TensorFlow函數(shù):tf.metrics.false_negatives

2018-09-18 11:42 更新

tf.metrics.false_negatives函數(shù)

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

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

計算假否定的總數(shù).

如果weights是None,則權(quán)重默認為1,使用權(quán)重0來屏蔽值.

參數(shù):

  • labels:真實值,Tensor的維度必須與predictions匹配,將被轉(zhuǎn)換為bool.
  • predictions:預(yù)測值,Tensor可以是任意維度,將被轉(zhuǎn)換為bool.
  • weights:可選的Tensor,其秩為0或與labels的秩相同,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:應(yīng)添加度量值變量的可選集合列表.
  • updates_collections:應(yīng)添加度量標(biāo)準(zhǔn)更新操作可選集合列表.
  • name:可選的variable_scope名稱.

返回:

  • value_tensor:一個Tensor,它表示度量標(biāo)準(zhǔn)的當(dāng)前值.
  • update_op:累積來自一批數(shù)據(jù)的錯誤的操作.

可能引發(fā)的異常:

  • ValueError:如果weights不是None,并且它的形狀與values不匹配,或者如果metrics_collections或updates_collections中的任意一個不是一個列表或元組.
  • RuntimeError:如果啟用了急切執(zhí)行.
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