def accuracy(self, x, t): y = self.predict(x) y = np.argmax(y, axis=1) t = np.argmax(t, axis=1)这段代码什么意思

这段代码定义了一个名为"accuracy"的方法，该方法接受两个参数x和t。在方法内部，首先调用self中的predict方法，将参数x传递给它，并将返回值赋给变量y。接着，使用NumPy库中的argmax函数，对y和t分别沿着axis=1（即按行）的方向取最大值的索引，得到预测结果的标签和目标值的标签。

该代码的目的是计算模型在给定输入数据x上的准确率。具体来说，它通过调用predict方法获取模型对输入数据x的预测结果，并使用argmax函数获取预测结果和目标值的标签。然后，它可以用这些标签来计算模型的准确率。

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def accuracy(self, x, t): y = self.predict(x) y = np.argmax(y, axis=1) if t.ndim != 1 : t = np.argmax(t, axis=1) accuracy = np.sum(y == t) / float(x.shape[0]) return accuracy

这段代码定义了一个accuracy函数，用于计算模型在给定输入x上的预测准确率。

首先，通过调用self.predict(x)来获取模型在输入x上的预测结果y。然后，使用np.argmax(y, axis=1)来获取每个样本的预测类别，即返回每行中最大值所在的索引。这样，得到的y就是一个一维数组，表示模型对每个样本的预测类别。

接下来，通过判断t的维度是否为1来确定t是一维标签还是独热编码形式的标签。如果t的维度不为1，则使用np.argmax(t, axis=1)将独热编码形式的标签转换为一维标签，以便与模型的预测结果进行比较。

然后，通过计算np.sum(y == t) / float(x.shape[0])来计算预测准确率。np.sum(y == t)表示预测正确的样本个数，而float(x.shape[0])表示总样本数。将预测正确的样本数除以总样本数，得到准确率。

最后，将准确率accuracy返回。

def loss(self, x, t): y = self.predict(x, train_flg=True) return self.last_layer.forward(y, t) def accuracy(self, x, t, batch_size=100): if t.ndim != 1 : t = np.argmax(t, axis=1) acc = 0.0 for i in range(int(x.shape[0] / batch_size)): tx = x[i*batch_size:(i+1)*batch_size] tt = t[i*batch_size:(i+1)*batch_size] y = self.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) acc += np.sum(y == tt) return acc / x.shape[0]

这段代码是神经网络中的损失函数和准确率计算函数。损失函数用于计算预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数有交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。该函数接受两个输入参数x和t，其中x表示输入数据，t表示对应的真实标签。函数首先调用predict函数计算出预测结果y，然后将预测结果y和真实标签t传入最后一层last_layer的forward方法中计算损失值，并返回结果。

准确率计算函数用于计算模型在给定数据集上的准确率。该函数接受三个输入参数x、t和batch_size，其中x和t分别表示输入数据和对应的真实标签，batch_size表示每次计算准确率时使用的数据批次大小。函数首先判断真实标签的维度是否为1，如果不是则将其转换为one-hot编码。然后遍历整个数据集，每次取出batch_size个数据进行预测，并将预测结果和真实标签进行比较，计算出正确预测的个数。最终将所有batch的正确预测个数相加并除以数据集总大小得到准确率。