tf.keras.metrics.MeanTensor

Вычисляет поэлементное (взвешенное) среднее значение заданных тензоров.

Наследуется от: Metric

tf.keras.metrics.MeanTensor(
    name='mean_tensor', dtype=None
)

MeanTensor возвращает тензор с той же формой, что и входные тензоры. Значение среднего значения обновляется, сохраняя локальные переменные total и count. total отслеживает сумму взвешенных значений, а count хранит сумму взвешенных счетчиков.

Использование:

m = tf.keras.metrics.MeanTensor()
m.update_state([0, 1, 2, 3])
m.update_state([4, 5, 6, 7])
print('Result: ', m.result().numpy())  # Result: [2, 3, 4, 5]
m.update_state([12, 10, 8, 6], sample_weights= [0, 0.2, 0.5, 1])
print('Result: ', m.result().numpy())  # Result: [2, 3.636, 4.8, 5.333]

Методы

reset_states

Просмотреть исходный код

reset_states()

Сбрасывает все переменные состояния метрики.

Эта функция вызывается между эпохами/шагами, когда метрика оценивается во время обучения.

result

Просмотреть исходный код

result()

Вычисляет и возвращает тензор значения метрики.

Вычисление результата — это идемпотентная операция, которая просто вычисляет значение метрики с использованием переменных состояния.

update_state

Просмотреть исходный код

update_state(
    values, sample_weight=None
)

Накапливает статистику для вычисления поэлементного среднего значения.