tf.contrib.eager.metrics.Accuracy
Вычисляет, как часто predictions совпадает с labels.
Наследуется от: Mean
tf.contrib.eager.metrics.Accuracy(
name=None, dtype=tf.dtypes.double
)
| Атрибуты | |
|---|---|
name | имя объекта точности |
dtype | тип данных тензора |
variables | |
Методы
add_variable
add_variable(
name, shape=None, dtype=None, initializer=None
)
Только для использования потомками Metric.
aggregate
aggregate(
metrics
)
Добавляет состояние из списка метрик.
По умолчанию реализация суммирует все переменные метрики.
| Аргументы | |
|---|---|
metrics | Список метрик того же типа, что и self. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если метрики содержат недопустимые данные. |
build
build(
*args, **kwargs
)
Метод для создания переменных.
Вызывается __call__() перед call() в первый раз.
| Аргументы | |
|---|---|
*args | |
**kwargs | Аргументы для первого вызова __call__(). build() может использовать форму и/или тип данных этих аргументов при принятии решения о том, как создать переменные. |
call
call(
labels, predictions, weights=None
)
Накопление статистики точности.
Например, если метки равны [1, 2, 3, 4], а прогнозы равны [0, 2, 3, 4], то точность составляет 3/4 или 0,75. Если веса указаны как [1, 1, 0, 0], то точность составит 1/2 или 0,5.
labels и predictions должны иметь одинаковую форму и тип.
| Аргументы | |
|---|---|
labels | Тензор с истинными метками для каждого примера. Один пример на элемент тензора. |
predictions | Тензор с предсказанной меткой для каждого примера. |
weights | Необязательное взвешивание каждого примера. По умолчанию равно 1. |
| Возвращает | |
|---|---|
| Аргументы для удобства цепочки вызовов. |
init_variables
init_variables()
Инициализирует переменные этой метрики.
Должно вызываться после создания переменных в первом выполнении __call__(). Если используется граф-выполнение, возвращаемое значение должно быть run() в сессии перед запуском операции, возвращаемой __call__(). (См. пример выше.)
| Возвращает | |
|---|---|
| Если используется граф-выполнение, это возвращает операцию для выполнения инициализации. При выполнении eager-выполнения переменные сбрасываются до начальных значений как побочный эффект, и эта функция возвращает None. |
result
result(
write_summary=True
)
Возвращает результат метрики.
| Аргументы | |
|---|---|
write_summary | логическое значение, указывающее, нужно ли передать результат в сводку перед возвратом. |
| Возвращает | |
|---|---|
| агрегированная метрика в виде числа с плавающей точкой. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | если необязательный аргумент не является булевым |
value
value()
В режиме графа возвращает тензор результата, а в eager - вызываемый объект.
__call__
__call__(
*args, **kwargs
)
Возвращает операцию для выполнения обновления этой метрики для этих входных данных.
Возвращает None, если включено eager-выполнение. Возвращает функцию для режима графа, если включено выполнение в графическом режиме.
| Аргументы | |
|---|---|
*args | |
**kwargs | Мини-пакет входных данных для метрики, передаваемый в call(). |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/eager/metrics/Accuracy
