TensorFlow函數(shù)：tf.metrics.root_mean_squared_error

tf.metrics.root_mean_squared_error函數(shù)

tf.metrics.root_mean_squared_error(
    labels,
    predictions,
    weights=None,
    metrics_collections=None,
    updates_collections=None,
    name=None
)

定義在：tensorflow/python/ops/metrics_impl.py.

計算labels和predictions之間的均方根誤差.

該root_mean_squared_error函數(shù)創(chuàng)建兩個局部變量,total和count,它們被用于計算均方根誤差.該平均值是通過weights加權,并最終被返回為root_mean_squared_error,這是一個等冪操作,它利用total除以count的平方根.

為了估計數(shù)據(jù)流上的度量,該函數(shù)創(chuàng)建一個update_op操作來更新這些變量并返回root_mean_squared_error.在內部,一個squared_error操作計算predictions和labels之間差異的元素平方.然后update_op使用weights和squared_error乘積的減少總和來遞增total,并且它通過weights的減少總和來遞增count.

如果weights是None,則權重默認為1,使用權重0來屏蔽值.

參數(shù)：

• labels：與predictions具有相同形狀的Tensor.
• predictions：任意形狀的Tensor.
• weights：可選的Tensor,其秩為0或與labels具有相同等級,并且必須可廣播到labels(即,所有維度必須為1或者與相應的labels維度相同).
• metrics_collections：root_mean_squared_error應添加到的集合的可選列表.
• updates_collections：update_op應添加到的集合的可選列表.
• name：可選的variable_scope名稱.

返回：

• root_mean_squared_error：一個表示當前均值的Tensor,total除以count的值.
• update_op：適當增加total和count變量的操作,并且其值匹配root_mean_squared_error.

可能引發(fā)的異常：

• ValueError：如果predictions和labels有不匹配的形狀,或者weights不是None,并且它的形狀不匹配predictions,或者如果metrics_collections或updates_collections中任意一個不是一個列表或元組.
• RuntimeError：如果啟用了急切執(zhí)行.