TensorFlow函数:tf.metrics.true_positives
2018-11-06 11:29 更新
tf.metrics.true_positives函数
tf.metrics.true_positives(
labels,
predictions,
weights=None,
metrics_collections=None,
updates_collections=None,
name=None
)
定义在:tensorflow/python/ops/metrics_impl.py.
求和true_positives的权重.
如果weights是None,则权重默认为1.使用权重0来屏蔽值.
参数:
- labels:正确标记(ground truth),Tensor的维度必须匹配predictions,将被转换为bool.
- predictions:预测值,任意维度的Tensor,将被转换为bool.
- weights:可选的Tensor,其秩为0或与labels具有相同的秩,并且必须可广播到labels(即,所有维度必须为1且与相应的labels维度相同).
- metrics_collections:应添加度量值变量的集合的可选列表.
- updates_collections:应添加度量标准更新操作的集合的可选列表.
- name:可选的variable_scope名称.
返回:
- value_tensor:A Tensor表示度量标准的当前值.
- update_op:累积来自一批数据的错误的操作.
可能引发的异常:
- ValueError:如果predictions和labels有不匹配的形状,或者weights不是None,并且它的形状不匹配predictions,或者如果任一metrics_collections或updates_collections不是一个列表或元组.
- RuntimeError:如果启用了急切执行.