TensorFlow函数:tf.metrics.false_negatives_at_thresholds
2018-09-19 14:18 更新
tf.metrics.false_negatives_at_thresholds函数
tf.metrics.false_negatives_at_thresholds(
labels,
predictions,
thresholds,
weights=None,
metrics_collections=None,
updates_collections=None,
name=None
)
定义在:tensorflow/python/ops/metrics_impl.py.
在提供的阈值处计算假阴性(false negatives).
如果weights是None,则权重默认为1.使用权重0来屏蔽值.
参数:
- labels:与predictions的形状匹配的Tensor,将被转换为 bool.
- predictions:任意形状的浮点Tensor,其值在该范围[0, 1]内.
- thresholds:在[0,1]中浮动阈值的python列表或元组.
- weights:可选的Tensor,其秩为0或与labels具有相同等级,并且必须可广播到labels(即,所有维度必须为1,或与相应的labels维度相同).
- metrics_collections:false_negatives应添加到的可选集合列表.
- updates_collections:update_op应添加到的可选集合列表.
- name:可选的variable_scope名称.
返回:
- false_negatives:一个浮动Tensor的形状[len(thresholds)].
- update_op:更新false_negatives变量并返回其当前值的操作.
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,它的形状和predictions不匹配,或者如果metrics_collections或updates_collections中任意一个不是一个列表或元组.
- RuntimeError:如果启用了急切执行.