Metrics

Метрики публичного класса

Вспомогательный класс со встроенными метрическими функциями.

Константы

плавать

L2_NORM_EPSILON

Публичные конструкторы

Метрики ()

Публичные методы

статический <T расширяет TNumber > Операнд <T>

topKCategoricalAccuracy (Ops tf, операнд <? расширяет метки TNumber >, прогнозы операнда <T>, длинный k) Вычисляет, как часто цели попадают в K лучших прогнозов.

Унаследованные методы

Из класса java.lang.Object

логическое значение	равно (Объект arg0)
последний класс<?>	получитьКласс ()
интервал	хэш-код ()
окончательная пустота	уведомить ()
окончательная пустота	уведомитьВсе ()
Нить	toString ()
окончательная пустота	подождать (длинный arg0, int arg1)
окончательная пустота	подождите (длинный arg0)
окончательная пустота	ждать ()

Константы

общедоступный статический финальный плавающий элемент L2_NORM_EPSILON

Постоянное значение: 1,0E-12

Публичные конструкторы

общедоступные метрики ()

Публичные методы

общедоступный статический операнд <T> topKCategoricalAccuracy (Ops tf, операнд <? расширяет метки TNumber >, прогнозы операнда <T>, длинный k)

Вычисляет, как часто цели попадают в K лучших прогнозов.

Автономное использование:

     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]"
 

Параметры

ТС	TensorFlow Ops.
этикетки	основные истинностные ценности.
предсказания	Значения прогноза.
к	Количество основных элементов, на которые следует обратить внимание для точности вычислений.

Возврат

• Операнд для значения категориальной точности Top K.