TensorFlow模块:tf.metrics
模块:tf.metrics
定义在:tensorflow/tools/api/generator/api/metrics/__init__.py.
用于Python API的导入.
这个文件是计算机生成的!不要编辑.生成者:tensorflow/tools/api/generator/create_python_api.py脚本.
功能
accuracy(...):计算predictions与labels匹配的频率.
auc(...):通过黎曼求和计算近似AUC.
average_precision_at_k(...): 计算关于稀疏labels的predictions的平均precision@k.
false_negatives(...):计算假阴性(false negatives)的总数.
false_negatives_at_thresholds(...):在提供的阈值下计算假阴性(false negatives).
false_positives(...):求和假阳性(false positives)的权重.
false_positives_at_thresholds(...):在提供的阈值处计算假阳性(false positives).
mean(...):计算给定值的(加权)均值.
mean_absolute_error(...):计算labels和predictions之间的平均绝对误差.
mean_cosine_distance(...):计算labels和predictions之间的余弦距离.
mean_iou(...):计算单位阶次平均交点(MIOU).
mean_per_class_accuracy(...):计算每类精度的平均值.
mean_relative_error(...):通过使用给定值进行标准化来计算平均相对误差.
mean_squared_error(...):计算labels和predictions之间的均方误差.
mean_tensor(...):计算给定张量的逐元素(加权)均值.
percentage_below(...):计算小于给定阈值的值的百分比.
precision(...):计算与labels相关的predictions精度.
precision_at_k(...):计算与稀疏labels相关的predictions精度@k.
precision_at_thresholds(...):在predictions上为不同的阈值计算精度值.
precision_at_top_k(...):计算与稀疏labels相关的predictions精度@k.
recall(...):计算关于labels的predictions的召回.
recall_at_k(...):计算关于稀疏labels的predictions的召回@k.
recall_at_thresholds(...):为predictions的不同阈值计算各种召回值.
recall_at_top_k(...):计算关于稀疏labels的top-k predictions的召回@k.
root_mean_squared_error(...):计算labels和predictions之间的均方根误差.
sensitivity_at_specificity(...):计算给定灵敏度的特异性.
sparse_average_precision_at_k(...):重命名为average_precision_at_k,请改用该方法.(废弃)
sparse_precision_at_k(...):重命名为precision_at_k,请改用该方法.(废弃)
specificity_at_sensitivity(...):计算给定灵敏度的特异性.
true_negatives(...):求和真阴性(truenegatives)的权重.
true_negatives_at_thresholds(...):在提供的阈值下计算真阴性(truenegatives).
true_positives(...):求和真阳性(true positives)的权重.
true_positives_at_thresholds(...):在提供的阈值处计算真阳性(true positives).
其他成员
__cached__
__loader__
__spec__
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