Metrics

공개 클래스 측정항목

측정항목 함수가 내장된 도우미 클래스입니다.

상수

뜨다

L2_NORM_EPSILON

공공 생성자

측정항목 ()

공개 방법

static <T는 Tnumber를 확장합니다. > 피연산자 <T>

topKCategoricalAccuracy (Ops tf, Operand <? 확장 TNumber > 레이블, Operand <T> 예측, long k) 상위 K개 예측에 대상이 포함되는 빈도를 계산합니다.

상속된 메서드

java.lang.Object 클래스에서

부울	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시 코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

상수

공개 정적 최종 부동 소수점 L2_NORM_EPSILON

상수값: 1.0E-12

공공 생성자

공개 측정항목 ()

공개 방법

공개 정적 피연산자 <T> topKCategoricalAccuracy (Ops tf, 피연산자 <? 확장 TNumber > 레이블, 피연산자 <T> 예측, long k)

상위 K개 예측에 대상이 포함되는 빈도를 계산합니다.

독립형 사용:

     Operand<TInt32> labels = tf.constant(new int[][]
                                    { {0, 0, 1}, {0, 1, 0} });
     Operand<TFloat32> predictions = tf.constant(new float[][]
                                    { {0.1f, 0.9f, 0.8f}, {0.05f, 0.95f, 0f} });
     Operand<TFloat32> m = Metrics.topKCategoricalAccuracy(
                                    labels, predictions, 3)
     //m.shape().toString == "[2]"
 

매개변수

tf	TensorFlow 작업.
라벨	실제 값.
예측	예측 값.
케이	컴퓨팅 정확도를 확인하기 위해 확인할 상위 요소 수입니다.

보고

• 상위 K 범주형 정확도 값에 대한 피연산자입니다.