tf.keras.metrics.Sum

Вычисляет (взвешенную) сумму заданных значений.

tf.keras.metrics.Sum(
    name='sum', dtype=None
)

Например, если значения равны [1, 3, 5, 7], то сумма равна 16. Если веса были заданы как [1, 1, 0, 0], то сумма будет 4.

Эта метрика создает одну переменную, total, которая используется для вычисления суммы values. В конечном итоге она возвращается как sum.

Если sample_weight равно None, веса по умолчанию равны 1. Используйте значения весов 0 для маскирования значений.

Использование:

m = tf.keras.metrics.Sum()
m.update_state([1, 3, 5, 7])
print('Final result: ', m.result().numpy())  # Final result: 16.0

Использование с API tf.keras:

model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
model.add_metric(tf.keras.metrics.Sum(name='sum_1')(outputs))
model.compile('sgd', loss='mse')

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 метрики сворачивания.

Например, если values равно [1, 3, 5, 7], а reduction=SUM_OVER_BATCH_SIZE, то значение result() равно 4. Если sample_weight указано как [1, 1, 0, 0], то значение result() будет 2.