tf.compat.v1.math.in_top_k

Определяет, входят ли целевые значения в K лучших предсказаний.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.nn.in_top_k

tf.compat.v1.math.in_top_k(
    predictions, targets, k, name=None
)

Это возвращает массив batch_size bool, где запись out[i] равна true, если предсказание для целевого класса конечно (не inf, -inf или nan) и входит в топ k предсказаний среди всех предсказаний для примера i. Обратите внимание, что поведение InTopK отличается от операции TopK в отношении обработки совпадений; если несколько классов имеют одинаковое значение предсказания и попадают в границу топ-k, все эти классы считаются находящимися в топ k.

Более формально, пусть

$predictions_i$ – 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`. Тензор `batch_size` x `classes`.
`targets`	`Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `int32`, `int64`. Вектор `batch_size` идентификаторов классов.
`k`	`int`. Число верхних элементов для рассмотрения при вычислении точности.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
`Tensor` типа `bool`. Вычисленная точность на `k` в виде `bool Tensor`.

© 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/r2.4/api_docs/python/tf/compat/v1/math/in_top_k