Tensorflow.js tf.metrics.precision()用法及代碼示例

Tensorflow.js是Google開發的開放源代碼庫，用於在瀏覽器或節點環境中運行機器學習模型以及深度學習神經網絡。

.metrics.precision() 函數用於計算參考名稱的期望精度。

用法：

tf.metrics.precision(yTrue, yPred)

Parameters:

yTrue:它是規定的基本事實張量，它應該保持從 0 到 1 的值，它可以是 tf.Tensor 類型。
yPred:它是規定的預測張量，它應該保存從 0 到 1 的值，它可以是 tf.Tensor 類型。

返回值：它返回tf.Tensor對象。

範例1：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining truth and prediction tensors
const y = tf.tensor2d([[0, 1], [1, 1]]);
const z = tf.tensor2d([[1, 0], [0, 1]]);
  
// Calling metrics.precision() method
const pre = tf.metrics.precision(y, z);
  
// Printing output
pre.print();

輸出：

Tensor
    0.5

範例2：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling metrics.precision() method with
// its parameter directly and then 
// Printing output
const output = tf.metrics.precision(tf.tensor(
    [
      [0, 1, 0, 0],
      [0, 1, 1, 0],
      [0, 0, 0, 1],
      [1, 1, 0, 0],
      [0, 0, 1, 0]
    ]
), tf.tensor(
    [
      [0, 0, 1, 1],
      [0, 1, 1, 0],
      [0, 0, 0, 1],
      [0, 1, 0, 1],
      [1, 1, 0, 0]
    ]
)).print();

輸出：

Tensor
    0.4444444477558136

參考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#metrics.precision

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注：本文由純淨天空篩選整理自nidhi1352singh大神的英文原創作品 Tensorflow.js tf.metrics.precision() Function。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。