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accuracy_cn.rst

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accuracy

.. py:function:: paddle.metric.accuracy(input, label, k=1, correct=None, total=None, name=None)

accuracy layer。参考 https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall

使用输入和标签计算准确率。如果正确的标签在 topk 个预测值里，则计算结果加 1。注意：输出正确率的类型由 input 类型决定，input 和 lable 的类型可以不一样。

参数

  • input (Tensor)-数据类型为 float32,float64。输入为网络的预测值。shape 为 [sample_number, class_dim] 。
  • label (Tensor)-数据类型为 int64。输入为数据集的标签。shape 为 [sample_number, 1] 。
  • k (int，可选) - 取每个类别中 k 个预测值用于计算，默认值为 1。
  • correct (int，可选) - 正确预测值的个数，默认值为 None。
  • total (int，可选) - 总共的预测值，默认值为 None。
  • name (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。

返回

Tensor，计算出来的正确率，数据类型为 float32 的 Tensor。

代码示例

COPY-FROM: paddle.metric.accuracy