tf.compat.v1.math.in_top_k
Определяет, находятся ли целевые значения в числе лучших K предсказаний.
tf.compat.v1.math.in_top_k(
predictions, targets, k, name=None
)
Это выводит массив bool, где запись out[i] равна true, если предсказание для целевого класса является конечным (не inf, -inf или nan) и находится среди лучших k предсказаний среди всех предсказаний для примера i. Обратите внимание, что поведение InTopK отличается от операции TopK в обработке совпадений; если несколько классов имеют одинаковое значение предсказания и находятся на границе лучших k, все эти классы считаются находящимися в числе лучших k.
Более формально, пусть
\(predictions_i\) – это предсказания для всех классов для примера i, \(targets_i\) – это целевой класс для примера i, \(out_i\) – это результат для примера i,
\[out_i = predictions_{i, targets_i} \in TopKIncludingTies(predictions_i)\]
| Аргументы | |
|---|---|
predictions | Матрица типа float32. Массив тензора размером batch_size x classes. |
targets | Целочисленный массив. Должен быть одного из следующих типов: int32, int64. Вектор с идентификаторами классов. |
k | Целое число. Количество лучших элементов для вычисления точности. |
name | Название операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Массив типа bool. Вычисленная точность в k, как массив bool Tensor. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/math/in_top_k
