تدفق التوتر:: العمليات:: InTopKV2
#include <nn_ops.h> يوضح ما إذا كانت الأهداف ضمن أعلى توقعات K
ملخص
يؤدي هذا إلى إخراج مصفوفة منطقية batch_size ، ويكون الإدخال out[i] true إذا كان التنبؤ للفئة المستهدفة من بين أفضل التنبؤات k بين جميع التنبؤات على سبيل المثال i . لاحظ أن سلوك InTopK يختلف عن TopK op في تعامله مع الروابط؛ إذا كانت الفئات المتعددة لها نفس قيمة التنبؤ وتمتد على حدود top- k ، فإن كل هذه الفئات تعتبر في أعلى k .
بشكل أكثر رسمية، دعونا
\(predictions_i\) تكون التوقعات لجميع الفئات على سبيل المثال i ، \(targets_i\) تكون الفئة المستهدفة على سبيل المثال i ، \(out_i\) يكون الإخراج على سبيل المثال i ،
$$out_i = predictions_{i, targets_i} TopKIncludingTies(predictions_i)$$
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- التوقعات: موتر
batch_sizexclasses. - الأهداف: ناقل
batch_sizeلمعرفات الفئة. - k: عدد العناصر العليا التي يجب النظر إليها للتأكد من دقة الحوسبة.
العوائد:
البنائين والمدمرين | |
|---|---|
InTopKV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input predictions, :: tensorflow::Input targets, :: tensorflow::Input k) |
الصفات العامة | |
|---|---|
operation | |
precision | |
الوظائف العامة | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
دقة
::tensorflow::Output precision
الوظائف العامة
InTopKV2
InTopKV2( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input predictions, ::tensorflow::Input targets, ::tensorflow::Input k )
العقدة
::tensorflow::Node * node() const
المشغل::tensorflow::الإدخال
operator::tensorflow::Input() const
المشغل::tensorflow::الإخراج
operator::tensorflow::Output() const
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::InTopKV2 Class Reference\n\ntensorflow::ops::InTopKV2\n=========================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nSays whether the targets are in the top `K` predictions.\n\nSummary\n-------\n\nThis outputs a `batch_size` bool array, an entry `out[i]` is `true` if the prediction for the target class is among the top `k` predictions among all predictions for example `i`. Note that the behavior of [InTopK](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/in-top-k#classtensorflow_1_1ops_1_1_in_top_k) differs from the [TopK](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/top-k#classtensorflow_1_1ops_1_1_top_k) op in its handling of ties; if multiple classes have the same prediction value and straddle the top-`k` boundary, all of those classes are considered to be in the top `k`.\n\nMore formally, let\n\n\\\\(predictions_i\\\\) be the predictions for all classes for example `i`, \\\\(targets_i\\\\) be the target class for example `i`, \\\\(out_i\\\\) be the output for example `i`,\n\n$$out_i = predictions_{i, targets_i} TopKIncludingTies(predictions_i)$$\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- predictions: A `batch_size` x `classes` tensor.\n- targets: A `batch_size` vector of class ids.\n- k: Number of top elements to look at for computing precision.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): Computed precision at `k` as a `bool `[Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor).\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [InTopKV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_in_top_k_v2_1a7c731af26675d2a0a5e65d4bf0501a07)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` predictions, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` targets, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` k)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_in_top_k_v2_1ad9127d0ee0e56405da77c8f8f0b0ad34) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [precision](#classtensorflow_1_1ops_1_1_in_top_k_v2_1a66a3668a94dcfe6ed4412c6d48fac92b) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_in_top_k_v2_1aca4c7a082803ec5e95dfcafac0999657)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_in_top_k_v2_1a7197986e89c2315b1a6458dcffdfd0d5)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_in_top_k_v2_1aa8a166a0b803daf34df7fd9ef3c91d40)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### precision\n\n```text\n::tensorflow::Output precision\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### InTopKV2\n\n```gdscript\n InTopKV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input predictions,\n ::tensorflow::Input targets,\n ::tensorflow::Input k\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]