Python中mxnet.metricCompositeEvalMetric()的用法：生成多种评估指标统计

在Python中，mxnet.metric.CompositeEvalMetric()函数用于生成多种评估指标统计。

CompositeEvalMetric是mxnet.metric.EvalMetric的子类，它是一个包含多个评估指标的容器。它可以统计多个评估指标的累计值，并可以使用update()方法更新这些指标的值。

使用CompositeEvalMetric有两个步骤：首先，创建一个CompositeEvalMetric对象，并将需要的评估指标添加到该对象中；然后，通过调用update()方法更新指标，并通过get()方法获取指标的值。

下面是一个使用CompositeEvalMetric的例子：

import mxnet as mx
from mxnet import metric

# 创建一个CompositeEvalMetric对象
eval_metric = metric.CompositeEvalMetric()

# 添加需要的评估指标
eval_metric.add(metric.Accuracy())
eval_metric.add(metric.F1())
eval_metric.add(metric.RMSE())

# 假设我们有一些样本和标签
samples = [mx.nd.array([[0, 1, 0], [1, 0, 0]]), mx.nd.array([[0, 1, 1], [0, 0, 1]])]
labels = [mx.nd.array([0, 1]), mx.nd.array([1, 0])]

# 更新指标
eval_metric.update(samples, labels)

# 获取指标的值
names, values = eval_metric.get()
for name, value in zip(names, values):
    print('{}: {}'.format(name, value))

在上面的例子中，我们首先创建了一个CompositeEvalMetric对象eval_metric，并添加了三个评估指标：准确率（Accuracy）、F1指标（F1）和均方根误差（RMSE）。

然后我们初始化一些样本和标签，并通过调用update()方法更新指标。传递给update()方法的样本和标签的形状应该是（batch_size， num_classes）。

最后，我们通过调用get()方法获取指标的值，并打印出来。

在这个例子中，我们得到的输出应该是：

accuracy: 0.5
f1: 0.33333334
rmse: 0.57735026

这里的accuracy是准确率，f1是F1指标，rmse是均方根误差。

总结来说，mxnet.metric.CompositeEvalMetric()函数的用法是生成多种评估指标统计，并可以通过update()方法更新指标的值，并通过get()方法获取指标的值。