.. py:function:: paddle.static.accuracy(input, label, k=1, correct=None, total=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。
- 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,int32。输入为数据集的标签。shape 为
[sample_number, 1]
。- k (int64|int32) - 取每个类别中 k 个预测值用于计算。
- correct (int64|int32)-正确预测值的个数。
- total (int64|int32)-总共的预测值。
Tensor,计算出来的正确率,数据类型为 float32。
COPY-FROM: paddle.static.accuracy