我正在尝试使用TensorFlow的'SparseCategoricalAccuracy‘TensorFlow 2.0来计算精度，并且对计算值和我手动计算的值有混淆- m = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy
浏览 40提问于2019-12-15得票数 1
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我是Tensorflow领域的新手，我正在研究mnist数据集分类的简单示例。我想知道如何获得除准确性和损失(并可能显示它们)之外的其他指标(例如，精确度、召回率等)。下面是我的代码： from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literalsfrom tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
from t
浏览 26提问于2020-03-10得票数 3
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我的CNN tensorflow模型报告了在两个时代内100%的验证精度。但它在单个新图像上的预测是错误的。(这是多类问题。我有三门课)。如何解决这个问题？你能帮我理解这些划时代的结果吗？tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation = 'softmax')(x)Epoch 1/10def m
浏览 0提问于2021-11-29得票数 2
问题是这个sample_weight似乎没有应用于指标计算。(参考：https://www.tensorflow.org/guide/keras/train_and_evaluate#sample_weights) 下面是代码片段： train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices因此，我高度怀疑在构建tf.dataset时传入的sample_weight (掩码)在训练期间报告指标时不会应用，而loss似乎是正确的。我通过对没有单
浏览 18提问于2020-10-16得票数 3
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ValueError: in user code:
/home/usr/Envs/tf-fed/lib/python3.7/site-packages/ten
浏览 0提问于2021-01-09得票数 2
我正在尝试用NumPy而不是TensorFlow来计算Keras指标。 因为您通常不需要通过纯指标的梯度流，所以在NumPy中计算指标就可以了。在那里，我将y_true和y_pred作为带有shape (None, 64, 64, 64, 6)的tensorflow.python.framework.ops.Tensor类型 不幸的是，我不能将张量转换为我想是因为指标是预编译的，所以还没有可用的值(这就是为什么第一个形状是None)？如何计算<
浏览 5提问于2021-07-08得票数 0
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我尝试过使用PyTorch和TensorFlow对我的数据集进行微调。这两种方法似乎都失败了，并给出了一个错误，说明没有名为Blenderbot模型的编译或训练方法。), metrics=tf.metrics.SparseCategoricalAccuracy
浏览 7提问于2022-06-27得票数 6
我刚刚开始使用tensorflow 2.0，并遵循其官方网站上的简单示例。import tensorflow as tf(t_x
浏览 21提问于2020-04-04得票数 3
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如何在大型评估数据集的特定片(段)上评估我的TensorFlow模型的性能？
浏览 3提问于2018-03-29得票数 0
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tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
train_acc_metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy() epoch_losses
浏览 32提问于2021-05-31得票数 0
如何在Tensorflow对象检测API中为多个边界框预测计算IoU指标？
浏览 48提问于2019-09-03得票数 5
predictions': cat_crossentropy,
SparseCategoricalAccuracy编辑-可复制代码import numpy as np
from tensorflow.kerasimport M
浏览 17提问于2022-05-25得票数 0
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我正在使用带有TensorFlow 1.14.0的tf.keras。我已经实现了一个计算非常密集的自定义指标，如果我简单地将它添加到作为model.compile(..., metrics=[...])提供的指标列表中，它会减慢训练过程。如何让Keras在训练迭代期间跳过度量的计算，而是在每个时期结束时对验证数据进行计算(并打印)？
浏览 4提问于2019-07-01得票数 6
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我使用" -map "函数来计算度量，-map函数属于暗网。
但是，在将我的模型转换为tensorflow 时，我希望在两者之间重新计算tensorflow模型上的这些指标。实际上，我的问题是，如何在我的f1 tensorflow模型中找到像precision..etc评分，平均平均precision..etc这样的值？
浏览 5提问于2021-07-03得票数 1
我一直在测试构建nn模型的不同方法(tensorflow，keras)，我发现在编译模型的过程中指标有一些奇怪的地方。0.0494 - accuracy: 0.0020 1875/1875 - 2s - loss: 0.0401 - accuracy: 0.0030
Epoch 2/2
1875/18
浏览 1提问于2020-11-26得票数 2
调用model.fit()可以得到以下结果： KeyError: 'input_1' 下面是重现结果的代码： import tensorflow as tfmodel.compile(loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(), metrics=[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracyx)
11 model.compile(loss
浏览 7提问于2020-08-07得票数 2
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我正在使用Tensorflow 1.15.0和keras 2.3.1，我试图计算训练数据和验证数据在训练过程中每个时期的六类分类问题的精确度和召回率。
浏览 68提问于2020-01-26得票数 3
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不幸的是，当使用TensorBoard可视化指标(如mAP、AR、分类/本地化损失)时，我们只能在验证集上看到这些指标。我还想在训练期间计算上述指标，以便我们可以在Tensorboard上比较训练/验证指标。编辑:我偶然发现了这篇文章，它解决了同样的问题how to check both training/eval performances in tensorflow object_detection 有谁有关于如何实现这一点的建议
浏览 14提问于2019-01-19得票数 1
在并行运行这两个程序时，我能够在培训期间在tensorboard中可视化培训和评估指标。INFO:tensorflow:Evaluation [738/821]INFO:tensorflow:EvaluationINFO:tensorflow:Calling model_fn.INFO:tensorflow:Done calling model_fn.当我使用model_main的命
浏览 10提问于2018-08-30得票数 6
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我使用TFF版本0.12.0来计算模型的性能，我想添加(具有准确性)敏感性和特异性指标， def specificitydef create_compiled_keras_model():Expected a list or dictionary, found: ([<tensorflow.python.keras.metrics.BinaryAccuracy object at 0x7fb5b0711748>], <function sensitivity at 0x7fb6adf45e18>, <
浏览 317提问于2020-12-25得票数 3
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