Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.9

tf.keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy

Просмотреть исходный код на GitHub

Вычисляет, насколько часто целочисленные целевые значения попадают в K самых высоких прогнозов.

Наследуется от: MeanMetricWrapper, Mean, Metric, Layer, Module

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy

tf.keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(
    k=5, name='sparse_top_k_categorical_accuracy', dtype=None
)
Аргументы
k (Необязательно) Количество верхних элементов для анализа точности. По умолчанию равно 5.
name (Необязательно) Имя метрики.
dtype (Необязательно) Тип данных результата метрики.

Использование в отдельном режиме:

m = tf.keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(k=1)
m.update_state([2, 1], [[0.1, 0.9, 0.8], [0.05, 0.95, 0]])
m.result().numpy()
0.5
m.reset_state()
m.update_state([2, 1], [[0.1, 0.9, 0.8], [0.05, 0.95, 0]],
               sample_weight=[0.7, 0.3])
m.result().numpy()
0.3

Использование с API compile():

model.compile(
  optimizer='sgd',
  loss='mse',
  metrics=[tf.keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy()])

Методы

merge_state

Просмотреть исходный код

merge_state(
    metrics
)

Объединяет состояние из одной или нескольких метрик.

Этот метод может использоваться распределенными системами для объединения состояния, вычисленного различными экземплярами метрик. Как правило, состояние хранится в виде весов метрики. Например, метрика tf.keras.metrics.Mean содержит список двух значений весов: общее и количество. Если были два экземпляра tf.keras.metrics.Accuracy, которые каждый независимо агрегировали частичное состояние для расчета общей точности, состояния этих двух метрик можно объединить следующим образом:

m1 = tf.keras.metrics.Accuracy()
_ = m1.update_state([[1], [2]], [[0], [2]])
m2 = tf.keras.metrics.Accuracy()
_ = m2.update_state([[3], [4]], [[3], [4]])
m2.merge_state([m1])
m2.result().numpy()
0.75
Аргументы
metrics итерируемый объект метрик. Метрики должны иметь совместимое состояние.
Исключения
ValueError Если предоставленный итерируемый объект не содержит метрики, соответствующие требованиям метрики.

reset_state

Просмотреть исходный код

reset_state()

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 скалярное значение метрики или словарь скаляров.

Вычисление результата — это идемпотентная операция, которая просто вычисляет значение метрики, используя переменные состояния.

Возвращает
Скалярный тензор или словарь скалярных тензоров.

update_state

Просмотреть исходный код

update_state(
    y_true, y_pred, sample_weight=None
)

Накапливает статистику метрики.

Для разреженных категориальных метрик формы y_true и y_pred различны.

Аргументы
y_true Значения меток целевых значений. форма = [batch_size, d0, .. dN-1] или форма = [batch_size, d0, .. dN-1, 1].
y_pred Значения предсказанных вероятностей. форма = [batch_size, d0, .. dN].
sample_weight Необязательный sample_weight выступает в качестве коэффициента для метрики. Если предоставлен скаляр, метрика просто масштабируется заданным значением. Если sample_weight — это тензор размера [batch_size], то метрика для каждого образца пакета масштабируется соответствующим элементом вектора sample_weight. Если форма sample_weight имеет форму [batch_size, d0, .. dN-1] (или может быть расширена до этой формы), то каждый элемент метрики y_pred масштабируется соответствующим значением sample_weight. (Примечание по dN-1: все функции метрики уменьшают размерность на 1, обычно последнюю ось (-1)).
Возвращает
Операция обновления.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/keras/metrics/SparseTopKCategoricalAccuracy

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API