TensorFlow函數(shù)：tf.metrics.mean_per_class_accuracy

tf.metrics.mean_per_class_accuracy函數(shù)

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

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

計(jì)算每個(gè)類的精確度的平均值.

計(jì)算每個(gè)類的精確度,然后取平均值.

為了估計(jì)數(shù)據(jù)流上的度量,該函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)update_op操作,用于更新每個(gè)類的精確度并返回它們.

如果weights是None,則權(quán)重默認(rèn)為1,使用權(quán)重0來(lái)屏蔽值.

參數(shù)：

• labels：具有形狀[batch size]和類型為int32或int64的正確標(biāo)記(ground truth)的labels的Tensor.如果秩> 1,則張量將flatten.
• predictions：語(yǔ)義labels的預(yù)測(cè)結(jié)果的Tensor,其形狀為[batch size]和類型為int32或int64.如果秩> 1,則張量將flatten.
• num_classes：預(yù)測(cè)任務(wù)可能具有的labels數(shù)量.必須提供此值,因?yàn)閷⒎峙鋬蓚€(gè)具有shape = [num_classes]的變量.
• weights：可選的Tensor,其秩為0或與labels具有相同的秩,并且必須可廣播到labels(即,所有維度必須為1或者與相應(yīng)的labels維度相同).
• metrics_collections：mean_per_class_accuracy應(yīng)添加到的集合的可選列表.
• updates_collections：update_op應(yīng)添加到的集合的可選列表.
• name：可選的variable_scope名稱.

返回：

• mean_accuracy：一個(gè)Tensor,它表示每個(gè)類的精確度的平均值.
• update_op：更新精度張量的操作.

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,并且它的形狀與predictions不匹配,或者如果metrics_collections或updates_collections中任意一個(gè)不是一個(gè)列表或元組.
• RuntimeError：如果啟用了急切執(zhí)行.