Python tf.keras.metrics.MeanTensor用法及代码示例

计算给定张量的元素(加权)平均值。

继承自：Metric、Layer、Module

用法

tf.keras.metrics.MeanTensor(
    name='mean_tensor', dtype=None, shape=None
)

参数

name (可选)指标实例的字符串名称。
dtype (可选)度量结果的数据类型。
shape (可选)整数列表、整数元组或 int32 类型的一维张量。如果未指定，则从第一次调用update_state 时的值推断形状。

属性

count
total

MeanTensor 返回一个与输入张量形状相同的张量。通过保留局部变量 total 和 count 来更新平均值。 total 跟踪加权值的总和，count 存储加权计数的总和。

单机使用：

m = tf.keras.metrics.MeanTensor()
m.update_state([0, 1, 2, 3])
m.update_state([4, 5, 6, 7])
m.result().numpy()
array([2., 3., 4., 5.], dtype=float32)

m.update_state([12, 10, 8, 6], sample_weight= [0, 0.2, 0.5, 1])
m.result().numpy()
array([2.       , 3.6363635, 4.8      , 5.3333335], dtype=float32)

m = tf.keras.metrics.MeanTensor(dtype=tf.float64, shape=(1, 4))
m.result().numpy()
array([[0., 0., 0., 0.]])
m.update_state([[0, 1, 2, 3]])
m.update_state([[4, 5, 6, 7]])
m.result().numpy()
array([[2., 3., 4., 5.]])

相关用法

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.MeanTensor。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。