Metrics

Метрики публичного класса

Вспомогательный класс со встроенными метрическими функциями.

Константы

плавать L2_NORM_EPSILON

Публичные конструкторы

Метрики ()

Публичные методы

статический <T расширяет TNumber > Операнд <T>
topKCategoricalAccuracy (Ops tf, операнд <? расширяет метки TNumber >, прогнозы операнда <T>, длинный k)
Вычисляет, как часто цели попадают в K лучших прогнозов.

Унаследованные методы

Константы

общедоступный статический финальный плавающий элемент L2_NORM_EPSILON

Постоянное значение: 1,0E-12

Публичные конструкторы

общедоступные метрики ()

Публичные методы

общедоступный статический операнд <T> topKCategoricalAccuracy (Ops tf, операнд <? расширяет метки TNumber >, прогнозы операнда <T>, длинный k)

Вычисляет, как часто цели попадают в K лучших прогнозов.

Автономное использование:

     Operand<TInt32> labels = tf.constant(new int[][]
                                    { {0, 0, 1}, {0, 1, 0} });
     Operand<TFloat32> predictions = tf.constant(new float[][]
                                    { {0.1f, 0.9f, 0.8f}, {0.05f, 0.95f, 0f} });
     Operand<TFloat32> m = Metrics.topKCategoricalAccuracy(
                                    labels, predictions, 3)
     //m.shape().toString == "[2]"

Параметры
ТС TensorFlow Ops.
этикетки основные истинностные ценности.
предсказания Значения прогноза.
к Количество основных элементов, на которые следует обратить внимание для точности вычислений.
Возврат
  • Операнд для значения категориальной точности Top K.