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mindspore.nn.TopKCategoricalAccuracy
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.. py:class:: mindspore.nn.TopKCategoricalAccuracy(k)
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计算top-k分类正确率。
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.. note::
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`update` 方法需要接收满足 :math:`(y_{pred}, y)` 格式的输入。如果某些样本具有相同的正确率，则将选择第一个样本。
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**参数：**
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- **k (int)** - 指定要计算的top-k分类正确率。
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**异常：**
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- **TypeError** - `k` 不是int。
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- **ValueError** - `k` 小于1。
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**样例：**
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>>> import numpy as np
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>>> from mindspore import nn, Tensor
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>>>
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>>> x = Tensor(np.array([[0.2, 0.5, 0.3, 0.6, 0.2], [0.1, 0.35, 0.5, 0.2, 0.],
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... [0.9, 0.6, 0.2, 0.01, 0.3]]), mindspore.float32)
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>>> y = Tensor(np.array([2, 0, 1]), mindspore.float32)
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>>> topk = nn.TopKCategoricalAccuracy(3)
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>>> topk.clear()
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>>> topk.update(x, y)
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>>> output = topk.eval()
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>>> print(output)
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0.6666666666666666
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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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计算top-k分类正确率。
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**返回：**
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numpy.float64，计算结果。
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.. py:method:: update(*inputs)
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使用预测值 `y_pred` 和真实标签 `y` 更新局部变量。
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**参数：**
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- **inputs** - 输入 `y_pred` 和 `y`。`y_pred` 和 `y` 支持Tensor、list或numpy.ndarray类型。
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`y_pred` 在大多数情况下由范围 :math:`[0, 1]` 中的浮点数组成，shape为 :math:`(N, C)` ，其中 :math:`N` 是样本数， :math:`C` 是类别数。
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`y` 由整数值组成。如果使用one-hot编码，则shape为 :math:`(N, C)` ；如果使用类别索引，shape是 :math:`(N,)` 。
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