TensorFlow函数:tf.metrics.recall

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2018-10-16

tf.metrics.recall函数

tf.metrics.recall(
    labels,
    predictions,
    weights=None,
    metrics_collections=None,
    updates_collections=None,
    name=None
)

定义在:tensorflow/python/ops/metrics_impl.py.

计算有关labels的predictions的recall.

该recall函数创建两个局部变量,true_positives和false_negatives,它们被用于计算recall.这个值最终返回为recall,这是一个幂等操作,true_positives除以true_positives和false_negatives的和.

为了估计数据流上的度量,该函数创建一个update_op操作来更新这些变量并返回变量recall.update_op通过weights中相应的值对每个预测进行加权.

如果weights是None,则权重默认为1,使用权重0来屏蔽值.

参数:

  • labels:正确标记(ground truth),Tensor的维度必须匹配predictions,将被转换为bool.
  • predictions:预测值,任意维度的Tensor,将被转换为bool.
  • weights:可选的Tensor,其秩为0或与labels具有相同的秩,并且必须可广播到labels(即,所有维度必须为1或者相应的labels维度相同).
  • metrics_collections:recall应添加到的集合的可选列表.
  • updates_collections:update_op应添加到的集合的可选列表.
  • name:可选的variable_scope名称.

返回:

  • recall:标量浮点Tensor值,true_positives除以true_positives和false_negatives的和.
  • update_op:适当增加true_positives和false_negatives变量的操作,其值匹配recall.

可能引发的异常:

  • ValueError:如果predictions和labels有不匹配的形状,或者weights不是None,并且它的形状不匹配predictions,或者如果metrics_collections或updates_collections中任意一个不是一个列表或元组.
  • RuntimeError:如果启用了急切执行.
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