TensorFlow函数:tf.metrics.mean

tf.metrics.mean函数

tf.metrics.mean(
    values,
    weights=None,
    metrics_collections=None,
    updates_collections=None,
    name=None
)

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

计算给定值的(加权)均值.

该mean函数创建两个局部变量,total和count,它们被用于计算values的平均值.最终这个平均值作为mean返回,它是幂等的操作,可以简单地用total除以count.

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mean.update_op通过values和weights乘积的减少总和来递增total,并且它通过weights的减少总和来递增count.

如果weights是None,则权重默认为1,使用权重0来屏蔽值.

参数:

  • values:任意维度的Tensor.
  • weights:可选的Tensor,其秩为0或与values具有相同的秩,并且必须可广播到values(即,所有维度必须为1,或与相应的values维度相同).
  • metrics_collections:mean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:

  • mean:表示当前mean值的Tensor,total除以count的值.
  • update_op:适当增加total和count变量并且其值与mean_value匹配的操作.

可能引发的异常:

  • ValueError:如果weights不为None,并且它的形状与values不匹配,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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