1、tf.metrics.accuracy 计算预测与标签匹配的频率。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tf.metrics.accuracy(labels,predictions,weights=None,metrics_collections=None,updates_collections=None,name=None) 精度函数创建两个局部变量total和count,用于计算预测与标签匹配的频率。这个频率最终作为精确度...
tf.metrics.accuracy输出两个值,第一个值为上几步的平均精度,第二值是上几步与该步的精度的平均值. 正常的计算单个batch正确率的代码 self.correct_prediction = tf.equal(self.labels,self.labels_pred ) self.accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(self.correct_prediction, tf.float32))...
accuracy(相当于calculate_accuracy()) update_op(相当于update_running_variables()) 为了初始化和重置变量,比如第4节中的reset_running_variables函数,我们首先需要获得这些变量(total和count)。你可以在第一次调用时为tf.metrics.accuracy函数显式指定一个名称,比如: tf.metrics.accuracy(label, prediction, name="m...
accuracy(相当于calculate_accuracy()) update_op(相当于update_running_variables()) 为了初始化和重置变量,比如第4节中的reset_running_variables函数,我们首先需要获得这些变量(total和count)。你可以在第一次调用时为tf.metrics.accuracy函数显式指定一个名称,比如: tf.metrics.accuracy(label, prediction, name="m...
本文翻译自Avoiding headaches with tf.metrics,原作者保留版权。 01 概述 本文将深入介绍Tensorflow内置的评估指标算子,以避免出现令人头疼的问题。 tf.metrics.accuracy() tf.metrics.precision() tf.metrics.recall() tf.metrics.mean_iou() 简单起见,本文在示例中使用tf.metrics.accuracy(),但它的模式以及它背后...
tf.keras.metrics.Accuracy( name='accuracy', dtype=None) 参数 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。 此指标创建两个局部变量total和count用于计算y_pred匹配y_true的频率。这个频率最终以binary accuracy的形式返回:一个幂等运算,只需将total除以count。
tf.metrics.mean_iou() 简单起见,本文在示例中使用tf.metrics.accuracy(),但它的模式以及它背后的原理将适用于所有评估指标。如果您只想看到有关如何使用tf.metrics的示例代码,请跳转到5.1和5.2节,如果您想要了解为何使用这种方式,请继续阅读。
它包含metrics="accuracy"并贯穿其中。每当我将其更改为metrics=tf.keras.metrics.Accuracy()时,它会给我以下错误: ValueError: Shapes (32, 10) and (32, 1) are incompatible 我做错了什么?Accuracy()函数不一样吗? import tensorflow as tf fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist (train_images...
defmetric_fn(per_example_loss,label_ids,logits,num_labels):predictions=tf.argmax(logits,axis=-1,output_type=tf.int32)accuracy=tf.metrics.accuracy(label_ids,predictions)y_true=label_idsy_pred=tf.argmax(logits,1)recall_n=[0]*num_labelsprecision_n=[0]*num_labelsupdate_op_rec_n=[[]]*...
解决tf.metrics 出错问题 的关键就是不使用依赖控制 tf.control_dependencies 。 mean_a, mean_a_uop = tf.metrics.mean 中的 均值mean_a 和 更新mean_a_uop 不在一个session执行中获得, 即 1. 如下操作: 1. for _ in range(10): print(sess.run(mean_a_uop)) ...