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mindspore.train.Perplexity
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.. py:class:: mindspore.train.Perplexity(ignore_label=None)
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计算困惑度（perplexity）。困惑度是衡量一个概率分布或语言模型好坏的标准。低困惑度表明语言模型可以很好地预测样本。计算方式如下：
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.. math::
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PP(W)=P(w_{1}w_{2}...w_{N})^{-\frac{1}{N}}=\sqrt[N]{\frac{1}{P(w_{1}w_{2}...w_{N})}}
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其中 :math:`w` 代表语料库中的单词.
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参数：
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- **ignore_label** (Union[int, None]) - 计数时要忽略的无效标签的索引。如果设置为None，它将包括所有条目。默认值：None。
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.. py:method:: clear()
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内部评估结果清零。
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.. py:method:: eval()
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返回当前评估结果。
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返回：
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numpy.float64，计算得到的困惑度结果。
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异常：
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- **RuntimeError** - 样本量为0。
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.. py:method:: update(*inputs)
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使用 `preds` 和 `labels` 更新内部评估结果。
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参数：
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- **inputs** - 输入 `preds` 和 `labels` 。 `preds` 和 `labels` 是Tensor、list或numpy.ndarray。 `preds` 是预测值， `labels` 是数据的标签。 `preds` 和 `labels` 的shape都是 :math:`(N, C)` 。
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异常：
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- **ValueError** - 输入数量不是2。
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- **RuntimeError** - 预测值和标签的长度不同。
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- **RuntimeError** - 预测值和标签的shape不同。
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