3、探索 Elixir 机器学习中的 Nx 张量世界

探索 Elixir 机器学习中的 Nx 张量世界

1. 机器学习模型评估示例

首先来看一个机器学习模型评估的示例代码：

data = [{x_test, y_test}]
model
|> Axon.Loop.evaluator()
|> Axon.Loop.metric(:accuracy)
|> Axon.Loop.run(data, trained_model_state)

运行这段代码会输出类似如下结果：

Batch: 0, accuracy: 0.9666666

在这个示例中，操作步骤如下：
1. 创建一个监督评估循环，使用 Axon.Loop.evaluator/2 。
2. 告诉循环在处理输入数据时聚合准确率作为性能指标，使用 Axon.Loop.metric(:accuracy) 。
3. 在测试集上运行这个循环，使用 Axon.Loop.run(data, trained_model_state) 。

最终模型在测试集上的准确率超过了 85%，这意味着成功训练出了一个可以仅通过一些测量值来预测鸢尾花种类的模型。

2. 机器学习基础回顾

在开始深入学习 Nx 之前，先回顾一下机器学习的基础知识：
- 了解了机器学习是什么，以及它能解决的问题类型。