tf.raw_ops.InTopKV2
Определяет, входят ли целевые значения в число лучших K предсказаний.
tf.raw_ops.InTopKV2(
predictions, targets, k, name=None
)
Это возвращает массив batch_size булевых значений, где запись out[i] равна true, если предсказание для целевого класса входит в число 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 входящими в число лучших k.
Более формально, пусть
\(predictions_i\) — это 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 | Tensor типа float32. Матрица batch_size x classes. |
targets | Tensor. Должен быть одного из следующих типов: int32, int64. Вектор batch_size идентификаторов классов. |
k | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и targets. Количество лучших элементов для вычисления точности. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
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
