Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: ИнТопК
#include <nn_ops.h> Сообщает, входят ли цели в топ K прогнозов.
Краткое содержание
В результате выводится массив bool batch_size , запись out[i] имеет значение true , если прогноз для целевого класса входит в число k лучших прогнозов среди всех прогнозов, например i . Обратите внимание, что поведение InTopK отличается от поведения TopK в обработке связей; если несколько классов имеют одинаковое значение прогноза и находятся на границе верхнего k , все эти классы считаются находящимися в верхнем k .
Более формально, пусть
\(predictions_i\) быть прогнозами для всех классов, например i , \(targets_i\) быть целевым классом, например i , \(out_i\) быть результатом, например, i ,
$$out_i = predictions_{i, targets_i} TopKIncludingTies(predictions_i)$$
Аргументы:
- область: объект области.
- прогнозы: тензор
classes batch_size x. - цели: вектор
batch_size идентификаторов классов. - k: количество верхних элементов, на которые следует обратить внимание для точности вычислений.
Возврат:
Публичные атрибуты
Общественные функции
узел
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
оператор::tensorflow::Выход
operator::tensorflow::Output() const
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::InTopK Class Reference\n\ntensorflow::ops::InTopK\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| [InTopK](#classtensorflow_1_1ops_1_1_in_top_k_1a377574cc533f3b91fea7345442e1998f)`(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, int64 k)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_in_top_k_1afe7a77dd6f17c474fce97861cab29527) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [precision](#classtensorflow_1_1ops_1_1_in_top_k_1a43116d147476cd8f69ce01d5c3c9f915) | `::`[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_1a135e20737a15b73e8336cea65b60ad87)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_in_top_k_1a0b88d86f83d7e064c8c3189793a3400b)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_in_top_k_1a63713331ec8812a5470f740a7fd9f5df)`() 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### InTopK\n\n```gdscript\n InTopK(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input predictions,\n ::tensorflow::Input targets,\n int64 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```"]]
