本文整理汇总了Python中tfcode.tf_utils.add_value_to_summary方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python tf_utils.add_value_to_summary方法的具体用法？Python tf_utils.add_value_to_summary怎么用？Python tf_utils.add_value_to_summary使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类tfcode.tf_utils的用法示例。
在下文中一共展示了tf_utils.add_value_to_summary方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: eval_ap
# 需要导入模块: from tfcode import tf_utils [as 别名]
# 或者: from tfcode.tf_utils import add_value_to_summary [as 别名]
def eval_ap(outputs, global_step, output_dir, metric_summary, N, num_classes=4):
"""Processes the collected outputs to compute AP for action prediction.
Args:
outputs : [logits, labels]
global_step : global_step.
output_dir : where to store results.
metric_summary : summary object to add summaries to.
N : number of outputs to process.
num_classes : number of classes to compute AP over, and to reshape tensors.
"""
if N >= 0:
outputs = outputs[:N]
logits = np.concatenate(map(lambda x: x[0], outputs), axis=0).reshape((-1, num_classes))
labels = np.concatenate(map(lambda x: x[1], outputs), axis=0).reshape((-1, num_classes))
aps = []
for i in range(logits.shape[1]):
ap, rec, prec = utils.calc_pr(labels[:,i], logits[:,i])
ap = ap[0]
tf_utils.add_value_to_summary(metric_summary, 'aps/ap_{:d}: '.format(i), ap)
aps.append(ap)
return aps