mxnet.metricCompositeEvalMetric()的Python实现及综合评估指标计算

mxnet.metric.CompositeEvalMetric() 是 MXNet 中用来计算多个评估指标的类。它继承自 EvalMetric 类，并实现了一个复合评估指标。

下面是 CompositeEvalMetric 类的 Python 实现：

class CompositeEvalMetric(EvalMetric):
    def __init__(self, metrics, name='composite'):
        super(CompositeEvalMetric, self).__init__(name)
        assert metrics is not None, "Metric list must be provided."
        self.metrics = metrics

    def add(self, metric):
        self.metrics.append(metric)

    def update(self, labels, preds):
        for metric in self.metrics:
            metric.update(labels, preds)

    def reset(self):
        for metric in self.metrics:
            metric.reset()

    def get(self):
        return [metric.get() for metric in self.metrics]

CompositeEvalMetric 类的构造函数接受一个 metric 列表作为参数，并将其保存在 self.metrics 中。该类还提供了 add() 方法用于向列表中添加新的评估指标。

update() 方法用于更新评估指标。它遍历 self.metrics 列表，调用每个评估指标的 update() 方法来更新其内部状态。

reset() 方法用于重置评估指标。它遍历 self.metrics 列表，调用每个评估指标的 reset() 方法来将其内部状态重置为初始值。

get() 方法用于获取评估指标的结果。它遍历 self.metrics 列表，调用每个评估指标的 get() 方法来获取其当前的计算结果，并以列表形式返回。

以下是一个使用 CompositeEvalMetric 类的例子：

import mxnet as mx
from mxnet import metric

# 创建 Accuracy 和 F1 metrics
accuracy = metric.Accuracy()
f1 = metric.F1()

# 创建 CompositeEvalMetric，并添加以上两个 metrics
composite_metric = metric.CompositeEvalMetric()
composite_metric.add(accuracy)
composite_metric.add(f1)

# 假设有一批样本的预测和标签
labels = mx.nd.array([0, 1, 1, 0])
preds = mx.nd.array([0.1, 0.9, 0.8, 0.2])

# 更新评估指标
composite_metric.update(labels, preds)

# 获取评估结果
result = composite_metric.get()

# 打印结果
print(result)

在上面的例子中，我们首先创建了 Accuracy 和 F1 两个评估指标。然后，我们创建了一个 CompositeEvalMetric 对象，并添加了这两个评估指标。接下来，我们给 CompositeEvalMetric 对象传入一批样本的预测和标签，并调用 update() 方法来更新评估指标的内部状态。最后，我们使用 get() 方法获取评估结果，并打印出来。

上述例子的输出结果应该是一个包含两个元素的列表，分别为 Accuracy 和 F1 的计算结果。

总结来说，mxnet.metric.CompositeEvalMetric 类可以方便地计算多个评估指标，并将它们的计算结果以列表形式返回。用户可以灵活地选择和组合所需的评估指标，以满足自己的需求。