TensorFlow函数:tf.metrics.false_positives

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2018-09-20

tf.metrics.false_positives函数

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

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

对假阳性的权重求和.

如果weights是None,则权重默认为1,使用权重0来屏蔽值.

参数:

  • labels:真实值,Tensor的维度必须与predictions匹配,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或与相应的labels维度相同).
  • metrics_collections:应添加度量值变量的可选集合列表.
  • updates_collections:应添加度量标准更新操作的可选集合列表.
  • name:可选的variable_scope名称.

返回:

  • value_tensor:表示度量标准的当前值的Tensor.
  • update_op:从一批数据中累积错误的操作

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,并且它的形状与predictions不匹配,或者如果metrics_collections或updates_collections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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