如果elems是单个张量并且fn的签名是tf.Tensor->tf.Tensor,那么map_fn(fn, elems)等价于tf.stack([fn(elem) for elem in tf.unstack(elems)])。例如: tf.map_fn(fn=lambdat:tf.range(t, t +3), elems=tf.constant([3,5,2])) <tf.Tensor:shape=(3,3), dtype=int32, numpy= array([[3,4,5...
# 需要导入模块: from tensorflow.compat import v1 [as 别名]# 或者: from tensorflow.compat.v1 importmap_fn[as 别名]deftf_apply_to_image_or_images(fn, image_or_images, **map_kw):"""Applies a function to a single image or each image in a batch of them. Args: fn: the function to...
如果将所有对象都预测为正类,没有被错误预测成负类的正类(FN为0)那么召回率将为100%;如果将所有对象的预测都为负,没有被错误预测成正的样本,那么精度就将为100%,这两个指标间存在着此消彼长的关系,理想的曲线是向右上方凸出的、包围面积大的曲线。 AP均匀精度Average Precision:PR曲线下所围成的面积,面积越...
也就是说,假设Python没有提供int()函数,你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数,而且只需要几行代码! lambda函数的用法在后面介绍。 filter Python内建的filter()函数用于过滤序列。 和map()类似,filter()也接收一个函数和一个序列。和...
FN(False Negatives)意思是“被分为负样本,但是分错了”。 按下图来解释,左半矩形是正样本,右半矩形是负样本。一个2分类器,在图上画了个圆,分类器认为圆内是正样本,圆外是负样本。那么左半圆分类器认为是正样本,同时它确实是正样本,那么就是“被分为正样本,并且分对了”即TP,左半矩形扣除左半圆的部分就...
当然求和运算可以直接用Python内建函数sum(),没必要动用reduce。 但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579,reduce就可以派上用场: >>>deffn(x, y): ...returnx * 10 +y ...>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])13579 这个例子本身没多大用处,但是,如果考虑到字符串str也是一个序列,...
defis_even(x):returnx%2==0>>>list(filter(is_even,range(10)))[0,2,4,6,8]# pythonic way>>>[iforiinrange(10)ifis_even(i)][0,2,4,6,8] 列表迭代在python中针对迭代效率和性能是进行过定制化优化的使用方式,因此一般来说推荐这么写,不过在使用的过程中也难免踩到坑,本文希望一次性将使用...
当然求和运算可以直接用Python内建函数sum(),没必要动用reduce。 但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579,reduce就可以派上用场: >>>fromfunctoolsimportreduce>>>deffn(x, y):...returnx *10+ y ...>>>reduce(fn, [1,3,5,7,9])13579 ...
recall = TP / (TP + FN) # 精确率和召回率的一种权衡 F1 = 2 * precision * recall /(precision + recall) mAP是目标检测任务中通用的评估标准,那mAP是什么,为什么使用mAP呢。 在目标检测任务中,需要判断一个预测的边界框是否正确,我们会计算预测的边界框和真实框的iou,然后会设定一个阈值,如果iou > ...
Python 提供了一个内置的 map() 函数,可以更加方便地执行这类操作。map() 函数可以遍历列表或元组中的每个元素,针对每个元素应用一个函数,然后返回一个包含新元素的迭代器。 以下是 map() 函数的基本语法: iterator = map(fn, list) 在以上语法中,fn 是函数名,该函数将会针对每个元素进行调用。 实际上,我们...