用法
merge_state(
metrics
)
参数
-
metrics
一个可迭代的指标。指标必须具有兼容的状态。
抛出
-
ValueError
如果提供的迭代不包含与指标所需规范匹配的指标。
合并来自一个或多个指标的状态。
分布式系统可以使用这种方法来合并不同度量实例计算的状态。通常,状态将以度量权重的形式存储。例如,一个 tf.keras.metrics.Mean 度量包含两个权重值的列表:一个总和一个计数。如果有两个 tf.keras.metrics.Accuracy 实例,每个实例都独立地聚合部分状态以进行整体准确度计算,则这两个指标的状态可以组合如下:
m1 = tf.keras.metrics.Accuracy()
_ = m1.update_state([[1], [2]], [[0], [2]])
m2 = tf.keras.metrics.Accuracy()
_ = m2.update_state([[3], [4]], [[3], [4]])
m2.merge_state([m1])
m2.result().numpy()
0.75
相关用法
- Python tf.keras.metrics.BinaryIoU用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.BinaryAccuracy用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.BinaryCrossentropy用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.BinaryCrossentropy.merge_state用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.BinaryAccuracy.merge_state用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.Mean.merge_state用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.Hinge用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy.merge_state用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.SparseCategoricalCrossentropy.merge_state用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.sparse_categorical_accuracy用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.FalseNegatives用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.TrueNegatives用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.RecallAtPrecision.merge_state用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.SpecificityAtSensitivity用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.Mean用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.poisson用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.LogCoshError用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.MeanSquaredLogarithmicError用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.FalsePositives.merge_state用法及代码示例
注:本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.keras.metrics.BinaryIoU.merge_state。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。