m.result().numpy()1.0 # With top_k=2, it will calculate precision over y_true[:2] and y_pred[:2]m = tf.keras.metrics.Precision(top_k=2) m.update_state([0,0,1,1], [1,1,1,1]) m.result().numpy()0.0 # With top_k=4, it will calculate precision over y_true[:4] and...
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_...
而metrics模块主要包含了常用的模型评估指标,这个模块与TensorFlow 1.x的metrics模块设计理念是一致的,就是metric本身是有状态的,一般是通过创建Variable来记录。基本用法如下: m = tf.keras.metrics.Accuracy() m.update_state([1, 2, 3, 4], [0, 2, 3, 4]) print('result: ', m.result().numpy())...
问将tf.argmax结果转换为numpy数组EN版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
[2, 2], true_positives = [1, 1]# iou = true_positives / (sum_row + sum_col - true_positives))# result = (1 / (2 + 2 - 1) + 1 / (2 + 2 - 1)) / 2 = 0.33m = tf.keras.metrics.MeanIoU(num_classes=2) m.update_state([0,0,1,1], [0,1,0,1]) ...
tf.keras.metrics.SpecificityAtSensitivity( sensitivity, num_thresholds=200, class_id=None, name=None, dtype=None) 参数 sensitivity范围[0, 1]中的标量值。 num_thresholds(可选)默认为 200。用于匹配给定灵敏度的阈值数。 class_id(可选)我们想要二进制度量的整数类 ID。这必须在半开区间[0, num_classe...
tf.keras.metrics.OneHotMeanIoU( num_classes:int, name=None, dtype=None) 参数 num_classes预测任务可能具有的标签数量。将分配形状为(num_classes, num_classes)的混淆矩阵来累积预测,从中计算度量。 name(可选)指标实例的字符串名称。 dtype(可选)度量结果的数据类型。
compile()API 的用法: model.compile( optimizer='sgd', loss='mse', metrics=[tf.keras.metrics.BinaryIoU(target_class_id=[0], threshold=0.5)])