tf.raw_ops.InTopKV2
Указывает, входят ли целевые классы в число K лучших предсказаний.
tf.raw_ops.InTopKV2(
predictions, targets, k, name=None
)
Результатом является логический массив batch_size: элемент out[i] имеет значение true, если предсказание целевого класса входит в число k лучших предсказаний среди всех предсказаний для примера i. Обратите внимание, что поведение InTopK отличается от поведения операции TopK при обработке совпадений: если несколько классов имеют одинаковое значение предсказания и находятся по разные стороны границы top-k, все эти классы считаются входящими в число k лучших.
Формально, пусть
\(predictions_i\) — предсказания для всех классов для примера i, \(targets_i\) — целевой класс для примера i, \(out_i\) — результат для примера i,
\[out_i = predictions_{i, targets_i} \in TopKIncludingTies(predictions_i)\]
| Аргументы | |
|---|---|
predictions | Тензор Tensor типа float32. Тензор размера batch_size x classes. |
targets | Tensor. Должен иметь один из следующих типов: int32, int64. Вектор batch_size идентификаторов классов. |
k | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и targets. Количество лучших элементов, учитываемых при вычислении точности. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
Тензор Tensor типа bool. |
© 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/raw_ops/InTopKV2
