Tensorflow.js tf.metrics.precision()函数

Tensorflow.js 是谷歌开发的一个开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型以及深度学习神经网络。

.metrics.precision()函数用于参考名称计算期望的精度。

句法：

tf.metrics.precision(yTrue, yPred)

参数：

• yTrue：它是规定的基本真实张量，应该保持从 0 到 1 的值，它可以是 tf.Tensor 类型。
• yPred：它是规定的预测张量，应该保存从 0 到 1 的值，它可以是 tf.Tensor 类型。

返回值：它返回 tf.Tensor 对象。

示例 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();

输出：

Tensor
    0.5

示例 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();

输出：

Tensor
    0.4444444477558136

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