深入理解TensorFlow中的tf.metrics算子

最新推荐文章于 2024-05-30 09:37:41 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-30 09:37:41 发布 · 810 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-NC-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客聚焦于深入理解TensorFlow中的tf.metrics算子，在信息技术领域，TensorFlow是重要的深度学习框架，tf.metrics算子对模型评估等有重要作用，此博客将助力读者掌握该算子相关知识。
【0.1】 前言--Tensorflow踩坑记之tf.metrics
澜子的博客
08-02 6761
[0.1] 前言–Tensorflow 之 tf.metrics 踩坑全记录 作为一名小白中的小白（苦笑脸），澜子的每一步都走得艰难万分（哭），好在身边还是有很靠谱的小伙伴能给我很多帮助，能让我艰难且缓慢无比的进度得到不小的提升。 所以，对于最近踩坑很多的 tf.metrics，特地记录一下。 当然，如果大噶发现博客中我理解过程中的任何错误，一定记得告诉我啊，这样才能更好地进步哇。 之所以...
tensorflow 自定义metrics
weixin_42272768的博客
02-03 3535
tensoflow的自定义metrics类需要重定义下面3个方法： init 初始化类，主要包括注册权重变量，自定义类的名字 update_state 此方法是关键的一个方法，更新指标就在这个方法中实现 result 返回结果 其他的方法可以直接继承Metric基类，比如reset_state,get_weights等方法。 按照上述方法，简化实现了MeanAbsoluteError类： class MyMAE(tf.keras.metrics.Metric): def __init__(sel
tensorflow 里metrics_Tensorflow之tf.metrics
weixin_39765840的博客
12-21 180
import tensorflow as tfimport numpy as npN_TRUE_P = 0N_PRED_P = 0def reset_running_variables():""" Resets the previous values of running variables to zero """global N_TRUE_P, N_PRED_PN_TRUE_P = 0N_PRE...
tensorflow 里metrics_深入理解TensorFlow中的tf.metrics算子
weixin_39566773的博客
12-21 468
前言本文将深入介绍Tensorflow内置的评估指标算子。tf.metrics.accuracy()tf.metrics.precision()tf.metrics.recall()tf.metrics.mean_iou()简单起见，本文在示例中使用tf.metrics.accuracy()，但它的模式以及它背后的原理将适用于所有评估指标。如果您只想看到有关如何使用tf.metrics的示例代码，...
【TensorFlow学习笔记】tf.metrics
筱
09-25 2473
问题： 使用tf.metrics.accuracy评估模型时，抛出异常Attempting to use uninitialized value accuracy/count 解决方案： 第一点： 初始化变量： 由于metrics.accuracy创建了两个局部变量total和count,我们需要调用local_variables_initializer()来初始化它们. # y为真实值，y_pr...
tensorflow笔记（二十三）——tf.metrics
蚂蚁搬家
08-08 1927
1.概述 tf.metrics主要是实现了评估相关的各种指标函数，比如mean、precesion、auc、precession、mse、precesion_at_k等等。以tf1.15为例，主要包括： accuracy(...): Calculates how often predictions matches labels. auc(...): Computes the approximate AUC via a Riemann sum. average_precision_at_k(...): Com
import tensorflow as tffrom tensorflow.python.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.python.keras.layers import Dense,Flatten def main(): model=Sequential([ Flatten(input_shape=(28,28)), Dense(64,activation=tf.nn.relu), Dense(128,activation=tf.nn.relu), Dense(10,activation=tf.nn.softmax) ]) if __name__ == '__main__': main()
最新发布
09-26
原代码中使用 `from tensorflow.python.keras.models import Sequential` 和 `from tensorflow.python.keras.layers import Dense,Flatten` 这种导入方式不建议使用，因为 `tensorflow.python` 属于内部模块，直接...
tf.metrics
weixin_36670529的博客
09-04 1125
一、函数列表 accuracy(...): 计算预测与标签匹配的频率。 auc(...): 通过黎曼和计算近似AUC。 average_precision_at_k(...): 计算相对于稀疏标签的预测的平均精度@k。 false_negatives(...): 计算错误否定的总数。 false_negatives_at_thresholds(...): 根据给定的阈值计算假阴性。 f...
TF：tf.metrics
sinoai
04-26 711
tf.metrics.accuracy 返回两个值，第一个值是本次运行前的准确度，第二个值是本次运行后的准确度。 #encoding=utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.int32, [5]) y = tf.placeholder(tf.int32, [5]) acc, acc_o...
推荐：TF Metrics - 强大的TensorFlow多类度量库
gitblog_00041的博客
05-30 494
推荐：TF Metrics - 强大的TensorFlow多类度量库 在深度学习领域，评估模型性能是至关重要的一步，特别是对于多分类任务。为此，我们向您推荐一个非常实用的开源项目——TF Metrics。该项目为TensorFlow提供了一系列与scikit-learn相兼容的多类别度量工具，帮助您更准确地衡量模型在预测任务上的表现。 1、项目介绍 TF Metrics是一个专门针对TensorF...
tensorflow常见算子学习笔记(一)：conv2d
weixin_37997371的博客
08-27 5058
函数说明tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None) (1) conv2d参数说明 input: [batch, inputHeight, inputWidth, inputChannel] filter: 卷积核，[filterHeight，filterWidth，filterChann...
【Tensorflow 大马哈鱼】 tf.metrics.accuracy
lyb3b3b的专栏
10-14 9212
 tf.metrics.accuracy返回两个值，accuracy为到上一个batch为止的准确度，update_op为更新本批次后的准确度。 accuracy, update_op = tf.metrics.accuracy(labels=x, predictions=y) 定义于：tensorflow/python/ops/metrics_impl.py。 计算predictions...
《智能计算系统》YOLO-v3-TensorFlow的自定义算子实现
XSteady.G
12-29 5112
本文介绍了在TensorFlow框架下自定义算子的流程，并结合《智能计算系统》实验7-1对其进行了分析。
【架构分析】TensorFlow 自定义算子实现原理分析
HaoBBNuanMM的博客
01-07 3945
目录 背景介绍 代码示例 核心数据结构 REGISTER_OP 分析 REGISTER_KERNEL_BUILDER 分析 自定义算子运行分析 背景介绍 TensorFlow官网如何创建自定义算子OP的How to文档链接，本文基于该文档中的代码示例，着重分析TensorFlow框架是如何实现用户自定义算子扩展的功能，力求知其然还要知其所以然。 TensorFlow源码下载链接，本文的分析基于最新的master分支2.3.2 版本 代码示例 #include "tensorf..
TensorFlow基本计算单元与基本操作
03-16 410
通过上面可以看出，只是简单的一个矩阵的乘法，我们就写了这么多的代码，看起来比较麻烦，但是没有办法，要用这个框架就必须按照它的用法去用，但是在用这个框架来写深度学习里面的代码，那就不是很复杂了。下面来看一个使用TensorFlow完成打印0到4之间的数字这样的一个小栗子，在原生Python中很简单，主要看看在TensorFlow中的用法。在学习深度学习等知识之前，首先得了解著名的框架TensorFlow里面的一些基础知识，下面首先看一下这个框架的一些基本用法。下面再来看看TensorFlow中占位符的用法。
tf.metrics.accuracy讲解
UESTC_201722的博客
12-15 2109
tf.metrics.accuracy tf.metrics.accuracy( labels, predictions, weights=None, metrics_collections=None, updates_collections=None, name=None ) ''' Args: labels: The ground truth...
tf算子计算流程统计
azheng_wen的博客
10-15 314
tf.depth_to_space() import numpy as np import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() if __name__ == "__main__": block_size = 3 i1 = tf.linspace(1.0,288.0,288) i2 = tf.reshape(i1,[1,4,4,18]) i3 = tf.depth_to_space(i2,block_size=block_si.
tf.metric的原理
蓬莱道人的博客
09-25 1939
本文全文转载自：https://www.zybuluo.com/Team/note/1254988 1. 概述 本文将深入介绍Tensorflow内置的评估指标算子，以避免出现令人头疼的问题。     tf.metrics.accuracy()     tf.metrics.precision()     tf.metrics.recall()     tf.metrics.mean_iou...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

往事如yan

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值