paddlenlp二分类引入评估召回率F1指标 paddle.metric Accuracy

每个具体的参数代表什么，明确好。无非就是第几个样本，属于某个类别的概率，非常清晰

from paddlenlp.metrics import AccuracyAndF1@paddle.no_grad()
def evaluate(model, criterion, metric, data_loader):"""Given a dataset, it evals model and computes the metric.Args:model(obj:`paddle.nn.Layer`): A model to classify texts.data_loader(obj:`paddle.io.DataLoader`): The dataset loader which generates batches.criterion(obj:`paddle.nn.Layer`): It can compute the loss.metric(obj:`paddle.metric.Metric`): The evaluation metric."""model.eval()metric.reset()losses = []for batch in data_loader:input_ids, token_type_ids, labels = batchlogits = model(input_ids, token_type_ids)loss = criterion(logits, labels)losses.append(loss.numpy())correct = metric.compute(logits, labels)metric.update(correct)res = metric.accumulate()print("eval loss: %f, acc: %s, precision: %s, recall: %s, f1: %s, acc and f1: %s, "% (np.mean(losses),res[0],res[1],res[2],res[3],res[4],))model.train()metric.reset()return res[0], res[1], res[2], res[3], res[4]

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