指标包装器和归约指标

[源]

MeanMetricWrapper 类

keras.metrics.MeanMetricWrapper(fn, name=None, dtype=None, **kwargs)

使用 `Mean` 指标包装一个无状态指标函数。

您可以使用此类从函数快速构建一个平均指标。该函数需要具有 `fn(y_true, y_pred)` 签名并返回一个逐样本损失数组。`MeanMetricWrapper.result()` 将返回到目前为止所有样本的平均指标值。

示例

def mse(y_true, y_pred):
    return (y_true - y_pred) ** 2

mse_metric = MeanMetricWrapper(fn=mse)

参数

• fn：要包装的指标函数，签名应为 `fn(y_true, y_pred, **kwargs)`。
• name：（可选）指标实例的字符串名称。
• dtype：（可选）指标结果的数据类型。
• **kwargs：传递给 `fn` 的关键字参数。

[源]

Mean 类

keras.metrics.Mean(name="mean", dtype=None)

计算给定值的（加权）平均值。

例如，如果 `values` 是 `[1, 3, 5, 7]`，则平均值为 4。如果 `sample_weight` 被指定为 `[1, 1, 0, 0]`，则平均值为 2。

此指标创建两个变量：`total` 和 `count`。返回的平均值简单地是 `total` 除以 `count`。

参数

• name：（可选）指标实例的字符串名称。
• dtype：（可选）指标结果的数据类型。

示例

>>> m = Mean()
>>> m.update_state([1, 3, 5, 7])
>>> m.result()
4.0

>>> m.reset_state()
>>> m.update_state([1, 3, 5, 7], sample_weight=[1, 1, 0, 0])
>>> m.result()
2.0

[源]

Sum 类

keras.metrics.Sum(name="sum", dtype=None)

计算给定值的（加权）总和。

例如，如果 `values` 是 `[1, 3, 5, 7]`，则它们的总和为 16。如果 `sample_weight` 被指定为 `[1, 1, 0, 0]`，则总和为 4。

此指标创建一个变量：`total`。最终返回此变量作为总和值。

参数

• name：（可选）指标实例的字符串名称。
• dtype：（可选）指标结果的数据类型。

示例

>>> m = metrics.Sum()
>>> m.update_state([1, 3, 5, 7])
>>> m.result()
16.0

>>> m = metrics.Sum()
>>> m.update_state([1, 3, 5, 7], sample_weight=[1, 1, 0, 0])
>>> m.result()
4.0