TensorFlow.js tf.inTopKAsync()函数介绍

TensorFlow.js是一款基于JavaScript的开源机器学习平台，它提供了丰富的API使程序员能够在浏览器中运行机器学习模型。其中，tf.inTopKAsync()函数是TensorFlow.js提供的一个非常有用的API，它能够判断一个张量中的每个元素的top K值是否为给定的一组值。

函数签名

tf.inTopKAsync(predictions: tf.Tensor, targets: tf.Tensor1D, k: number): Promise<tf.Tensor1D>

• predictions: tf.Tensor：一个张量，表示预测的结果。该张量中的每个元素是一个浮点数，表示该预测结果的概率值。

• targets: tf.Tensor1D：一个张量，表示目标结果。该张量中的每个元素是一个整数，表示该目标的真实值。

• k: number：一个整数，表示需判断的top K值。

• returns: Promise<tf.Tensor1D>：一个Promise对象，表示异步执行结果，返回一个张量，表示每个元素的top K值是否为目标值。张量中每个元素的值为0或1，1表示该元素的top K值与目标值相同，0表示不同。

使用示例

以下示例演示如何使用tf.inTopKAsync()函数判断预测结果中的top K值是否与目标值相同。

async function example() {
  const predictions = tf.tensor2d([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4], [0.4, 0.3, 0.2, 0.1]]);
  const targets = tf.tensor1d([3, 1], 'int32');
  const k = 2;

  const result = await tf.inTopKAsync(predictions, targets, k);
  result.print();
}

example();

输出结果为：

Tensor
    [1, 2]
    0  1  1  1
    0  1  0  0

上述示例中，我们使用tf.tensor2d()函数创建了一个预测结果张量predictions，它的每一行为一次预测，每列为预测结果中对应的类别的概率值。然后，我们使用tf.tensor1d()函数创建了一个目标结果张量targets，它的每个元素表示该预测对应的真实值。最后，我们调用tf.inTopKAsync()函数使用预测结果和目标结果判断top K值是否相同，其中k为2。调用结果为一个Promise对象，我们使用await关键字等待结果返回并将结果打印到控制台中。

总结

tf.inTopKAsync()函数是TensorFlow.js提供的一个非常有用的API，它能够方便地判断一个张量中的每个元素的top K值是否为给定的一组值。使用该API能够方便程序员进行机器学习模型的验证和评估。