为了考虑top-k预测值,可以使用TensorFlow中的top-k准确率作为评估指标。top-k准确率表示模型在预测中是否包含了正确标签的概率。例如,如果top-1准确率为0.8,表示模型在前一个预测中有80%的概率包含了正确的标签。同样地,top-5准确率表示模型在前五个预测中是否包含了正确标签的概率。 TensorFlow提供了丰富的工...
一、tf.sort()排序,tf.argsort()排序得到元素index 二、top-k之tf.math.top_k()最大的前k个元素 三、实战 importtensorflow as tfimportos os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] ='2'tf.random.set_seed(2467)defaccuracy(output, target, topk=(1,)): maxk= max(topk)#这里为6batch_size = targ...
在TensorFlow中，tf.nn.in_top_k函数用于判断预测值前k个最大值的下标是否包含目标值。函数参数包括：predictions：预测值数组。targets：目标值数组。k：表示关注预测值前k个最大值的下标。例如，考虑以下预测值和目标值：A = [[0.8,0.7,0.5],[0.5,8,0.3]]B = [0,1]我们使用k=1进行...
1.3 top_k:返回逆序排序后的前kk个元素组成的Tensor sort()方法和argsort()方法都是对给定Tensor的所有元素进行排序,在某些情况下如果我们只是要获取排序的前几个元素,这时候使用sort()或argsort()方法就有些浪费时间了,这时候可以使用top_k()方法。top_k()方法可以指定获取前k个元素。 注意:top_k()方法在tf...
top K:一般是指score中前最大的k个值 在TensorFlow中可以使用: import tensorflow as tf import numpy as np with tf.Session() as sess: logits = np.array([[1, 2, 7], [3, 5, 2], [6, 1, 3], [8, 2, 0], [3, 6, 1]], dtype=np.float32) ...
tf.nn.in_top_k()函数的参数如下: in_top_k(predictions, targets, k, name=None) 1. 1 predictions:预测的结果,预测矩阵大小为样本数×标注的label类的个数的二维矩阵。 targets:实际的标签,大小为样本数。 k:每个样本的预测结果的前k个最大的数里面是否包含targets预测中的标签,一般都是取1,即取预测最...
tensorflow的top操作 tf.nn.top_k(input, k, name=None) 解释:这个函数的作用是返回 input 中每行最大的 k 个数,并且返回它们所在位置的索引。 #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-importtensorflowastfimportnumpyasnpinput=tf.constant(np.random.rand(3,4))k=2output=tf.nn.top_k(...
in_top_k(predictions, targets, k, name=None): pretions:顾名思义就是要预测的数据 target:就是给的真实的数据 k:就是要预测的前k个最大数据的下标 整个函数的意义就是看pretions中的数据前k个最大的下标是否包含 target中对应位置的数字 例如: import tensorflow as tf A = [[0.8,0.7,0.5],[0.5...
1.3 top_k:返回逆序排序后的前个元素组成的Tensor sort()方法和argsort()方法都是对给定Tensor的所有元素进行排序,在某些情况下如果我们只是要获取排序的前几个元素,这时候使用sort()或argsort()方法就有些浪费时间了,这时候可以使用top_k()方法。top_k()方法可以指定获取前k个元素。
tf.nn.top_k(input, k, name=None) 解释:这个函数的作用是返回 input 中每行最大的 k 个数,并且返回它们所在位置的索引。 #!/usr/bin/envpython# -*- coding:utf-8-*- import tensorflowastfimport numpyasnpinput=tf.constant(np.random.rand(3,4))k=2output =tf.nn.top_k(input,k) ...