Python视觉深度学习教程：理解Rank和精度

深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，它在图像分类、目标检测和图像生成等任务上表现出色。在深度学习中，了解和评估模型的性能是至关重要的。本文将介绍两个重要的概念：Rank和精度。我们将深入探讨它们的含义，并提供相应的Python代码示例。

1. Rank的理解
   在深度学习中，Rank是用于评估模型性能的指标之一。Rank通常用于图像分类任务，它衡量模型在给定图像上的预测结果与真实标签之间的相关性。Rank的取值范围通常是0到1之间，其中0表示模型的预测结果与真实标签完全不相关，1表示完全相关。

为了更好地理解Rank，让我们考虑一个简单的图像分类示例。假设我们有一个深度学习模型，用于将图像分为猫和狗两类。对于给定的测试图像，模型会输出一个概率值，表示该图像属于猫或狗的概率。如果模型的预测结果与真实标签完全匹配，那么Rank为1；如果模型的预测结果与真实标签没有任何关联，那么Rank为0。

以下是一个使用Python计算Rank的示例代码：

def compute_rank(predictions, true_labels):
    sorted_in