tf.raw_ops.InTopKV2

Определяет, находятся ли целевые значения в числе лучших K предсказаний.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.raw_ops.InTopKV2

tf.raw_ops.InTopKV2(
    predictions, targets, k, name=None
)

На выходе получается массив batch_size bool, запись out[i] равна true, если предсказание для целевого класса находится среди лучших k предсказаний среди всех предсказаний для примера i. Обратите внимание, что поведение InTopK отличается от операции TopK в обработке совпадений; если несколько классов имеют одинаковое значение предсказания и находятся на границе верхних k значений, все эти классы считаются входящими в число лучших k.

Более формально, пусть

$predictions_i$ — предсказания для всех классов для примера i, $targets_i$ — целевой класс для примера i, $out_i$ — вывод для примера i,

$$out_i = predictions_{i, targets_i} \in TopKIncludingTies(predictions_i)$$

Аргументы
`predictions`	Массив `Tensor` типа `float32`. A `batch_size` x `classes` тензор.
`targets`	Массив `Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `int32`, `int64`. A `batch_size` вектор идентификаторов классов.
`k`	Массив `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `targets`. Количество лучших элементов для рассмотрения при вычислении точности.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Массив `Tensor` типа `bool`.

© 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/raw_ops/InTopKV2