此指标创建两个变量total和count用于计算values的平均值。该平均值最终以mean的形式返回,这是一个幂等运算,只需将total除以count。 如果sample_weight是None,则权重默认为 1。使用 0 的sample_weight来屏蔽值。 单机使用: m = tf.keras.metrics.Mean() m.update_state([1,3,5,7]) m.result().numpy()4.0m...
m = tf.keras.metrics.MeanRelativeError(normalizer=[1,3,2,3]) m.update_state([ 1,3,2,3], [ 2,4,6,8]) # metric = mean(|y_pred - y_true| / normalizer)# = mean([1, 1, 4, 5] / [1, 3, 2, 3]) = mean([1, 1/3, 2, 5/3])# = 5/4 = 1.25m.result().numpy(...
model = MyModel(num_classes=10)# 编译模型model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(0.001),loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])# 训练模型model.fit(data, labels, batch_size=50, epochs=5)以上是我们自定义一个简单的网络模型的例子，通过继承“tf.keras.layers.Layer”类我...
敏捷BI其实并不是什么新技术，相较于传统BI来说，是具有敏捷分析功能的新型BI。经过数十年的发展，商业...
TensorFlow的高阶API主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。 使用Keras接口有以下3种方式构建模型:使用Sequential按层顺序构建模型,使用函数式API构建任意结构模型,继承Model基类构建自定义模型。 此处分别演示使用Sequential按层顺序构建模型以及继承Model基类构建自定义模型。
keras.metrics.FalseNegatives(), ], ) ``` Args: optimizer: String (name of optimizer) or optimizer instance. See keras.optimizers. loss: Loss function. May be a string (name of loss function), or akeras.losses.Lossinstance. Seekeras.losses. A ...
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...
return super().convolution_op(inputs, (kernel - mean) / tf.sqrt(var + 1e-10)) 向tf.keras.metrics.Metric 添加了 merge_state() 方法以用于分布式计算; 向tf.keras.layers.TextVectorization 添加了 sparse 和 ragged 的选项,以允许来自层的 SparseTensor 和 RaggedTensor 输出。
tf.keras.Model.compile():模型编译 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) ...
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) 和...