tf.cast()的用法(转)

本文介绍了TensorFlow中的tf.cast()函数,该函数用于转换张量数据类型。通过一个具体的例子展示了如何将整数型变量转换为布尔型,并通过会话运行观察输出结果。

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一、函数 tf.cast()

cast(
    x,
    dtype,
    name=None
)

将x的数据格式转化成dtype.例如,原来x的数据格式是bool, 
那么将其转化成float以后,就能够将其转化成0和1的序列。反之也可以

 

二、例子

【code】

a = tf.Variable([1,0,0,1,1])
b = tf.cast(a,dtype=tf.bool)
sess = tf.Session()
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print(sess.run(b))
#[ True False False  True  True]

------------------------------------------------------------

参考:

  1. http://blog.youkuaiyun.com/luoganttcc/article/details/70315538
  2. https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/cast

转载于:https://www.cnblogs.com/hezhiyao/p/8196587.html

class ClassSpecificPrecision(tf.keras.metrics.Metric): def __init__(self, class_id, num_classes=8, name="class_precision", **kwargs): """ 为指定类别计算精确率 参数: class_id: 要计算精确率的类别ID (0-7) num_classes: 总类别数 (默认为8) name: 指标名称 """ super().__init__(name=name, **kwargs) self.class_id = class_id self.num_classes = num_classes # 初始化真正例(TP)和预测正例(PP)计数器 self.true_positives = self.add_weight( name="tp", initializer="zeros", dtype=tf.float32) self.predicted_positives = self.add_weight( name="pp", initializer="zeros", dtype=tf.float32) def update_state(self, y_true, y_pred, sample_weight=None): # 将标签换为整数类型 y_true = tf.cast(y_true, tf.int32) # 获取预测类别 (形状: [batch_size]) y_pred_class = tf.argmax(y_pred, axis=-1, output_type=tf.int32) # 计算真正例 (TP): 实际为class_id且预测为class_id true_positive = tf.logical_and( tf.equal(y_true, self.class_id), tf.equal(y_pred_class, self.class_id) ) # 计算预测正例 (PP): 预测为class_id (不论实际类别) predicted_positive = tf.equal(y_pred_class, self.class_id) # 应用样本权重 (如果提供) if sample_weight is not None: true_positive = tf.cast(true_positive, tf.float32) * sample_weight predicted_positive = tf.cast(predicted_positive, tf.float32) * sample_weight else: true_positive = tf.cast(true_positive, tf.float32) predicted_positive = tf.cast(predicted_positive, tf.float32) # 更新状态变量 self.true_positives.assign_add(tf.reduce_sum(true_positive)) self.predicted_positives.assign_add(tf.reduce_sum(predicted_positive)) def result(self): # 避免除以零错误 return tf.where( self.predicted_positives > 0, self.true_positives / self.predicted_positives, 0.0 ) def reset_state(self): # 重置计数器 self.true_positives.assign(0.0) self.predicted_positives.assign(0.0) 上面自定义的指标输出为什么会超过100.0
07-26
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