evaluate
多框架兼容的机器学习评估工具库
evaluate是一个开源的机器学习评估工具库，支持Numpy、Pandas、PyTorch、TensorFlow和JAX等多种框架。它提供了数十种涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域的常用评估指标。用户可以使用evaluate进行模型评估、性能对比和结果报告。该库还支持创建新的评估模块并推送至Hugging Face Hub，便于比较不同指标的输出。evaluate的其他特点包括类型检查、指标卡片和社区指标功能，为研究人员和开发者提供了全面的模型评估支持。
🤗 Evaluate 是一个使评估和比较模型以及报告其性能变得更简单和标准化的库。
它目前包含：
- 数十种流行指标的实现：现有指标涵盖从自然语言处理到计算机视觉的各种任务，并包括特定数据集的指标。只需简单的命令如
accuracy = load("accuracy")，即可准备好使用这些指标来评估任何框架（Numpy/Pandas/PyTorch/TensorFlow/JAX）中的机器学习模型。 - 比较和测量：比较用于测量模型之间的差异，测量工具用于评估数据集。
- 一种将新评估模块轻松添加到 🤗 Hub 的方法：你可以使用
evaluate-cli create [指标名称]创建新的评估模块并将其推送到 🤗 Hub 中的专用 Space，这使你可以轻松比较不同指标及其对相同参考和预测集的输出。
🤗 Evaluate 还有许多有用的功能，如：
- 类型检查：检查输入类型以确保你为每个指标使用正确的输入格式
- 指标卡片：每个指标都附带一张卡片，描述其值、限制和范围，并提供其用法和用处的示例。
- 社区指标：指标存在于 Hugging Face Hub 上，你可以轻松为你的项目添加自己的指标或与他人合作。
安装
使用 pip
🤗 Evaluate 可以从 PyPi 安装，必须在虚拟环境中安装（例如 venv 或 conda）
pip install evaluate
使用
🤗 Evaluate 的主要方法有：
evaluate.list_evaluation_modules()列出可用的指标、比较和测量evaluate.load(module_name, **kwargs)实例化评估模块results = module.compute(*kwargs)计算评估模块的结果
添加新的评估模块
首先使用以下命令安装创建新指标所需的依赖项：
pip install evaluate[template]
然后你可以使用以下命令开始，它将为你的指标创建一个新文件夹并显示必要的步骤：
evaluate-cli create "Awesome Metric"
有关详细说明，请参阅文档中的分步指南。
致谢
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