공개 최종 수업 InTopK
대상이 상위 'K' 예측에 있는지 여부를 나타냅니다.
이는 `batch_size` 부울 배열을 출력하며, 대상 클래스에 대한 예측이 예를 들어 `i`와 같이 모든 예측 중 상위 `k` 예측에 속하면 `out[i]` 항목은 `true`입니다. 'InTopK'의 동작은 동점 처리에 있어서 'TopK' 작업과 다릅니다. 여러 클래스가 동일한 예측 값을 갖고 상위 'k' 경계에 걸쳐 있는 경우 해당 클래스는 모두 상위 'k'에 있는 것으로 간주됩니다.
좀 더 공식적으로 보자면
\\(predictions_i\\) `i`와 같은 모든 클래스에 대한 예측이고, \\(targets_i\\) `i`와 같은 대상 클래스이고, \\(out_i\\) 은 `i`와 같은 출력입니다.
$$out_i = predictions_{i, targets_i} \in TopKIncludingTies(predictions_i)$$
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 출력 < TBool > | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| static <T는 Tnumber를 확장합니다. > InTopK | |
| 출력 < TBool > | 정밀도 () `bool Tensor`로서 `k`에서 정밀도를 계산했습니다. |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "InTopKV2"
공개 방법
공개 출력 < TBool > asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 InTopK 생성 ( 범위 범위, Operand < TFloat32 > 예측, Operand <T> 대상, Operand <T> k)
새로운 InTopK 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 예측 | `batch_size` x `classes` 텐서. |
| 목표 | 클래스 ID의 `batch_size` 벡터입니다. |
| 케이 | 컴퓨팅 정밀도를 위해 살펴볼 상위 요소 수입니다. |
보고
- InTopK의 새로운 인스턴스