MXNet中对模型训练过程中不同类别的精确度（precision）计算方法

在MXNet中，可以使用gluon.metric模块下的Accuracy类来计算模型在训练过程中不同类别的精确度。Accuracy类可以很方便地用于计算多类别分类任务中的精确度。

以下是使用MXNet计算模型在训练过程中不同类别的精确度的示例代码：

import mxnet as mx
from mxnet import nd, gluon, autograd

# 定义模型
class Net(gluon.Block):
    def __init__(self, num_classes):
        super(Net, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        self.fc = gluon.nn.Dense(num_classes)
    
    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 定义数据集和数据加载器
train_data = mx.gluon.data.vision.MNIST(train=True)
train_loader = mx.gluon.data.DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)
test_data = mx.gluon.data.vision.MNIST(train=False)
test_loader = mx.gluon.data.DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=False)

# 初始化模型
net = Net(num_classes=10)
net.initialize()

# 定义损失函数
loss_fn = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()

# 定义优化器
optimizer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.01})

# 定义精确度计算器
accuracy = mx.metric.Accuracy()

# 训练模型
epochs = 5
for epoch in range(epochs):
    for data, label in train_loader:
        with autograd.record():
            output = net(data)
            loss = loss_fn(output, label)
        loss.backward()
        optimizer.step(data.shape[0])
        
        # 更新精确度计算器
        accuracy.update(label, output.argmax(axis=1))
    
    train_acc = accuracy.get()[1]
    
    print(f"Epoch {epoch+1}: Training Accuracy: {train_acc}")
    
    # 重置精确度计算器
    accuracy.reset()

在上述示例代码中，首先定义了一个简单的前向传播网络模型Net，其中包含一个全连接层来执行分类任务。然后定义了训练和测试用的数据集和数据加载器。之后进行了模型的初始化、损失函数和优化器的定义。接着定义了精确度计算器Accuracy。在训练循环中，通过调用update方法来更新精确度计算器，传入模型输出的类别概率和真实的类别标签。训练完成后，通过调用get方法获取最终的训练精确度。

需要注意的是，精确度计算器是可以在每个epoch或者每个batch内进行更新的，具体取决于用户的需求。上述代码中，在每个epoch内进行了精确度的更新和输出。如果希望在每个batch内更新，可以将update方法放在每个batch循环内部。

通过以上的示例代码，你可以使用MXNet计算模型在训练过程中不同类别的精确度，以评估模型分类性能的好坏。