tf.contrib.metrics.streaming_sparse_average_precision_at_k
Вычисляет среднюю точность@k предсказаний по отношению к разреженным меткам.
tf.contrib.metrics.streaming_sparse_average_precision_at_k(
predictions, labels, k, weights=None, metrics_collections=None,
updates_collections=None, name=None
)
См. sparse_average_precision_at_k для получения подробностей о формуле. weights применяются к результату sparse_average_precision_at_k
streaming_sparse_average_precision_at_k создает две локальные переменные, average_precision_at_<k>/total и average_precision_at_<k>/max, которые используются для вычисления частоты. Эта частота в конечном итоге возвращается как average_precision_at_<k>: идемпотентная операция, которая просто делит average_precision_at_<k>/total на average_precision_at_<k>/max.
Для оценки метрики по потоку данных функция создает операцию update_op для обновления этих переменных и возвращает precision_at_<k>. Внутри операция top_k вычисляет Tensor указывающую на k predictions. Операции над множествами, примененные к top_k и labels вычисляют истинные положительные и ложные положительные значения, взвешенные по weights. Затем update_op увеличивает true_positive_at_<k> и false_positive_at_<k> с использованием этих значений.
Если weights равно None, веса по умолчанию равны 1. Используйте веса 0 для маскирования значений.
| Аргументы | |
|---|---|
predictions | Вещественное Tensor с формой [D1, ... DN, num_classes], где N >=
|
labels | int64 Tensor или SparseTensor с формой [D1, ... DN, num_labels], где N >= 1 и num_labels — количество целевых классов для соответствующего предсказания. Обычно N=1 и labels имеет форму [размер_пакета, num_labels]. [D1, ... DN] должно соответствовать predictions_. Значения должны быть в диапазоне [0, num_classes), где num_classes — последний размер predictions. Значения за пределами этого диапазона игнорируются. |
k | Целое число, k для метрики @k. Это рассчитает среднюю точность для диапазона [1,k], как описано выше. |
weights | Tensor ранг которого равен либо 0, либо n-1, где n — ранг labels. Если последний, он должен быть совместим по передаче со labels (т.е., все размеры должны быть либо 1, или такими же, как соответствующий размер labels). |
metrics_collections | Необязательный список коллекций, в которые следует добавить значения. |
updates_collections | Необязательный список коллекций, в которые следует добавить обновления. |
name | Название новой операции обновления и пространство имен для других зависимых операций. |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
mean_average_precision | Скалярное float64 Tensor со средними значениями средней точности. |
update | Operation который увеличивает переменные соответствующим образом, и значение которого соответствует metric. |
© 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/metrics/streaming_sparse_average_precision_at_k
