instance. Seekeras.metrics. Typically you will use metrics=['accuracy']. A function is any callable with the signatureresult = fn(y_true, _pred). To specify different metrics for different outputs of a multi-output model, you could also pass a dictionary, such as metrics={'a':'accuracy'...
m = tf.keras.metrics.AUC(num_thresholds=3) m.update_state([0,0,1,1], [0,0.5,0.3,0.9])# threshold values are [0 - 1e-7, 0.5, 1 + 1e-7]# tp = [2, 1, 0], fp = [2, 0, 0], fn = [0, 1, 2], tn = [0, 2, 2]# tp_rate = recall = [1, 0.5, 0], fp_...
计算y_true和y_pred之间的 Kullback-Leibler 散度损失。 用法 tf.keras.metrics.kl_divergence( y_true, y_pred ) 参数 y_true真实目标的张量。 y_pred预测目标的张量。 返回 有损失的Tensor。 抛出 TypeError如果y_true不能转换为y_pred.dtype。 loss = y_true * log(y_true / y_pred) 看:https://...
Keras 2.0 版本将 precision, recall, fbeta_score, fmeasure 等 metrics 移除了。 虽然tf.keras.metric 中没有实现 f1 socre、precision、recall,但我们可以通过 tf.keras.callbacks.Callback 实现。即在每个 epoch 末尾,在整个 val 上计算 f1、precision、recall。 一些博客实现了二分类下的 f1 socre、precision...
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])在编译模型的时候我们需要设置一些必须的参数。例如“optimizer”用来指定我们想使用的优化器以及设定优化器的学习率。例如Adam优化器“tf.keras.optimizer.Adam”、SGD优化器“tf.keras.optimizer.SGD...
简介:【4月更文挑战第17天】本文深入解析了TensorFlow的高级API `tf.keras`,包括顺序模型和函数式API的模型构建,以及模型编译、训练、评估和预测的步骤。`tf.keras`结合了Keras的易用性和TensorFlow的性能,支持回调函数、模型保存与加载等高级特性,助力提升深度学习开发效率。
keras.regularizers.l2(0.01)), layers.Dense(10, activation='softmax')]) compile函数 complie函数,主要是来编译我们的模型,代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'...
官方教程:https:///guide/keras Keras中文教程:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ (五分推荐) 2、导入 tf.keras tf.keras 是 TensorFlow 对 Keras API 规范的实现。这是一个用于构建和训练模型的高阶 API,包含对 TensorFlow 特...
除了使用keras的backend来用之外,使用tf的内置的各种function也可以,当然更简单的做法是y_true,y_pred直接转numpy,然后使用现成的sklearn里的各种metrics来评估,最后转化为tensor; 自定义loss: defsmape_error(y_true, y_pred): return K.mean(K.clip(K.abs(y_pred - y_true), 0.0, 1.0), axis=-1) ...
tf.keras.Model.compile():模型编译 AI检测代码解析 compile(optimizer,--->['Adadelta','Adagrad','Adam','Adamax','FTRL','NAdam','optimizer','RMSprop','SGD']loss=None,metrics=None,loss_weights=None,sample_weight_mode=None,weighted_metrics=None,target_tensors=None,distribute=None,**kwargs) ...