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...
total MeanTensor返回一个与输入张量形状相同的张量。通过保留局部变量total和count来更新平均值。total跟踪加权值的总和,count存储加权计数的总和。 单机使用: m = tf.keras.metrics.MeanTensor() m.update_state([0,1,2,3]) m.update_state([4,5,6,7]) m.result().numpy() array([2.,3.,4.,5.],...
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...
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...
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。
train_loss_metric = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_acc_metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='train_accuracy') test_loss_metric = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss') test_acc_metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='test_accuracy') ...
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 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 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...
TensorFlow高阶 API:keras教程-使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络 目录 TensorFlow高阶 API:keras教程-使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络 1、Keras 2、导入 tf.keras 3、构建简单的模型 ...
#from tensorflow.keras.optimizers import Adam # adam=Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss='tf.keras.metrics.mean_squared_error, metrics=[tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError(name='rmse')]', optimizer='adam') #rmse model.compile(loss='mse', optimizer='adam') #mse model.compile(...