chỉ số lớp công khai
Lớp trình trợ giúp với các hàm số liệu tích hợp.
Hằng số
| trôi nổi | L2_NORM_EPSILON |
Nhà xây dựng công cộng
Số liệu () |
Phương pháp công khai
Phương pháp kế thừa
| boolean | bằng (Đối tượng arg0) |
| Lớp cuối cùng<?> | getClass () |
| int | mã băm () |
| khoảng trống cuối cùng | thông báo () |
| khoảng trống cuối cùng | thông báoTất cả () |
| Sợi dây | toString () |
| khoảng trống cuối cùng | chờ đã (arg0 dài, int arg1) |
| khoảng trống cuối cùng | chờ đã (arg0 dài) |
| khoảng trống cuối cùng | Chờ đợi () |
Hằng số
float cuối cùng tĩnh công khai L2_NORM_EPSILON
Giá trị không đổi: 1.0E-12
Nhà xây dựng công cộng
Số liệu công khai ()
Phương pháp công khai
public static Toán hạng <T> topKCategoricalAccuracy (Ops tf, Toán hạng <? mở rộng TNumber > nhãn, dự đoán Toán hạng <T>, dài k)
Tính toán tần suất các mục tiêu nằm trong K dự đoán hàng đầu.
Cách sử dụng độc lập:
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]"
Thông số
| tf | hoạt động của TensorFlow. |
|---|---|
| nhãn | các giá trị chân lý cơ bản. |
| dự đoán | Các giá trị dự đoán |
| k | Số phần tử hàng đầu cần xem xét để đảm bảo độ chính xác của tính toán. |
Trả lại
- Toán hạng cho giá trị độ chính xác phân loại Top K.