TensorFlow函数：tf.metrics.false_negatives

tf.metrics.false_negatives函数

tf.metrics.false_negatives(
    labels,
    predictions,
    weights=None,
    metrics_collections=None,
    updates_collections=None,
    name=None
)

定义在：tensorflow/python/ops/metrics_impl.py.

计算假否定的总数.

如果weights是None,则权重默认为1,使用权重0来屏蔽值.

参数：

• labels：真实值,Tensor的维度必须与predictions匹配,将被转换为bool.
• predictions：预测值,Tensor可以是任意维度,将被转换为bool.
• weights：可选的Tensor,其秩为0或与labels的秩相同,并且必须可广播到labels(即,所有维度必须为1,或者与相应的labels维度相同).
• metrics_collections：应添加度量值变量的可选集合列表.
• updates_collections：应添加度量标准更新操作可选集合列表.
• name：可选的variable_scope名称.

返回：

• value_tensor：一个Tensor,它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weights不是None,并且它的形状与values不匹配,或者如果metrics_collections或updates_collections中的任意一个不是一个列表或元组.
• RuntimeError：如果启用了急切执行.