我正在检查非常简单的指标对象,tensorflow.keras例如BinaryAccuracy或AUC。他们都有reset_states()自己的update_state()观点,但我发现他们的文档不充分且不清楚。你能解释一下它们的意思吗?Nic*_*ais 7 update_state测量指标(均值、auc、准确度),并将它们存储在对象中,以便稍后可以通过以下方式检索result: import ...
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.reset_state() m.update_state([1,3,5,7], samp...
tf.keras指标中reset_states()和update_state()的含义是什么？update_state测量指标（mean、auc、accuracy...
keras.metrics.Mean(name='test_loss') test_accuracy = tf.metrics.BinaryAccuracy(threshold=0.0, name='test_accuracy') # 定义好上述的op后,就按照正常的步骤进行train和evaluate # 关于@tf.function和tf.GradientTape()在后续文章中会讲解 @tf.function def train_step(texts, labels): with tf.GradientTape...
Python tf.keras.applications.inception_resnet_v2.preprocess_input用法及代码示例 Python tf.keras.metrics.Mean.merge_state用法及代码示例 Python tf.keras.layers.InputLayer用法及代码示例 Python tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau用法及代码示例 Python tf.keras.layers.serialize用法及代码示例 Python tf.keras...
tf.keras.Model.reset_metrics():重置指标的状态 如果True,返回的指标仅适用于此批次。如果False,指标将在批次之间有状态地累积。 tf.keras.Model.reset_states(): 重置状态,需要连续调用的时候最好使用resets_states() tf.keras.Model.save():保存模型 1 2 3 4 5 6 save( filepath, overwrite=True, includ...
tf.keras.Model.reset_metrics():重置指标的状态 如果True,返回的指标仅适用于此批次。如果False,指标将在批次之间有状态地累积。 tf.keras.Model.reset_states(): 重置状态,需要连续调用的时候最好使用resets_states() tf.keras.Model.save():保存模型 1 2 3 4 5 6 save( filepath, overwrite=True, includ...
random.normal([n,1],mean = 0.0,stddev= 2.0) # @表示矩阵乘法,增加正态扰动 tf.keras.backend.clear_session() linear = models.Sequential() linear.add(layers.Dense(1,input_shape =(2,))) linear.summary() ### 使用fit方法进行训练 linear.compile(optimizer="adam",loss="mse",metrics=["mae"...
# metric使用metric=keras.metrics.MeanSquaredError()print(metric([5.],[2.]))print(metric([0.],[1.]))print(metric.result())metric.reset_states()metric([1.],[3.])print(metric.result()) tf.Tensor(9.0, shape=(), dtype=float32) ...
m.reset_states() # 重置 m.update_state([0, 2, 3], [1, 2, 3]) print('result: ', m.result().numpy()) # result: 0.667 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 当你需要自定义metric时,你可以继承tf.keras.metrics.Metric类,然后实现一些接口即可,下面这个例子展示如何计算多分类问题中TP数量: ...