جریان تنسور:: عملیات:: InTopKV2
#include <nn_ops.h>
می گوید که آیا اهداف در پیش بینی های بالای K
قرار دارند یا خیر.
خلاصه
این یک آرایه bool batch_size
را خروجی میدهد، اگر پیشبینی کلاس هدف در میان k
پیشبینیهای برتر در میان همه پیشبینیها باشد i
out[i]
true
است. توجه داشته باشید که رفتار InTopK
با عملیات TopK
در مدیریت پیوندها متفاوت است. اگر چندین کلاس ارزش پیشبینی یکسانی داشته باشند و در مرز k
بالا قرار گیرند، همه آن کلاسها در k
بالا در نظر گرفته میشوند.
به طور رسمی تر، اجازه دهید
\(predictions_i\) پیش بینی همه کلاس ها باشد برای مثال i
\(targets_i\) کلاس هدف باشید برای مثال i
\(out_i\) خروجی باشد برای مثال i
$$out_i = predictions_{i, targets_i} TopKIncludingTies(predictions_i)$$
استدلال ها:
- scope: یک شی Scope
- پیشبینیها: یک تانسور
batch_size
x classes
. - targets: یک بردار
batch_size
از شناسه کلاس. - k: تعداد عناصر برتر برای بررسی دقیق محاسبات.
برمی گرداند:
صفات عمومی
عملیات
Operation operation
دقت
::tensorflow::Output precision
توابع عمومی
InTopKV2
InTopKV2(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input predictions,
::tensorflow::Input targets,
::tensorflow::Input k
)
گره
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
عملگر::tensorflow::خروجی
operator::tensorflow::Output() const
جز در مواردی که غیر از این ذکر شده باشد،محتوای این صفحه تحت مجوز Creative Commons Attribution 4.0 License است. نمونه کدها نیز دارای مجوز Apache 2.0 License است. برای اطلاع از جزئیات، به خطمشیهای سایت Google Developers مراجعه کنید. جاوا علامت تجاری ثبتشده Oracle و/یا شرکتهای وابسته به آن است.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-26 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.
[null,null,["تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-26 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی."],[],[],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```"]]