Tensorflow.js tf.metrics.categoricalAccuracy() Función

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.

La función tf.metrics.categoricalAccuracy() se usa para devolver la precisión categórica entre dos tensores. Toma dos tensores como parámetro.

Sintaxis:

tf.metrics.categoricalAccuracy(a, b);

Parámetros: 

• a: El primer tensor especificado.
• b: El segundo tensor especificado. Debe tener el mismo tipo de datos que “a”.

Valor devuelto: Devuelve la precisión categórica de los dos tensores especificados «a» y «b».

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing two tensors
const a = tf.tensor2d([[1, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 1]]);
const b = tf.tensor2d([
    [0.1, 0.6, 0.01, 0.05], 
    [0.1, 0.02, 0.05, 0.3]
]);
  
// Calling the .categoricalAccuracy() function
const accuracy = tf.metrics.categoricalAccuracy(a, b);
  
// Print tensor 
accuracy.print();

Producción:

Tensor
    [0, 0]

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing two tensors
const a = tf.tensor([1, 0, 0, 1]);
const b = tf.tensor([1, 0.6, 0.01, 0.05]);
  
// Calling the .categoricalAccuracy() function
const accuracy = tf.metrics.categoricalAccuracy(a, b);
  
// Print tensor 
accuracy.print();

Producción:

Tensor
    1

Ejemplo 3:

// Importing the tensorflow library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing two tensors
const a = tf.tensor([0, 0, 0, 1]);
const b = tf.tensor([0.1, 0.8, 0.05, 0.05]);
  
// Calling the .categoricalAccuracy() function
const accuracy = tf.metrics.categoricalAccuracy(a, b);
  
// Print tensor 
accuracy.print();

Producción:

Tensor
    0

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#metrics.categoricalAccuracy