发布于2019-11-24 19:18 阅读(629) 评论(0) 点赞(15) 收藏(0)
tf.nn.in_top_k组要是用于计算预测的结果和实际结果的是否相等,返回一个bool类型的张量,tf.nn.in_top_k(prediction, target, K):prediction就是表示你预测的结果,大小就是预测样本的数量乘以输出的维度,类型是tf.float32等。target就是实际样本类别的标签,大小就是样本数量的个数。K表示每个样本的预测结果的前K个最大的数里面是否含有target中的值。一般都是取1。
例如:
import tensorflow as tf; A = [[0.8,0.6,0.3], [0.1,0.6,0.4]] B = [1, 1] out = tf.nn.in_top_k(A, B, 1) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.initialize_all_variables()) print sess.run(out)
输出:
[False True]
解释:因为A张量里面的第一个元素的最大值的标签是0,第二个元素的最大值的标签是1.。但是实际的确是1和1.所以输出就是False 和True。如果把K改成2,那么第一个元素的前面2个最大的元素的位置是0,1,第二个的就是1,2。实际结果是1和1。包含在里面,所以输出结果就是True 和True.如果K的值大于张量A的列,那就表示输出结果都是true
作者:短发越来越短
链接:https://www.pythonheidong.com/blog/article/163343/d074f3aa8115ad33ba86/
来源:python黑洞网
任何形式的转载都请注明出处,如有侵权 一经发现 必将追究其法律责任
昵称:
评论内容:(最多支持255个字符)
---无人问津也好,技不如人也罢,你都要试着安静下来,去做自己该做的事,而不是让内心的烦躁、焦虑,坏掉你本来就不多的热情和定力
Copyright © 2018-2021 python黑洞网 All Rights Reserved 版权所有,并保留所有权利。 京ICP备18063182号-1
投诉与举报,广告合作请联系vgs_info@163.com或QQ3083709327
免责声明:网站文章均由用户上传,仅供读者学习交流使用,禁止用做商业用途。若文章涉及色情,反动,侵权等违法信息,请向我们举报,一经核实我们会立即删除!