Метод add_metric класса Layer

Метод add_metric класса Layer добавляет метрику, значение которой будет отслеживаться во время обучения модели. Первым параметром передается значение метрики (обычно тензор), вторым - имя метрики. Метод часто используется внутри метода call при создании пользовательских слоев.

Синтаксис

layer.add_metric(value, [name])

Пример

Давайте создадим пользовательский слой, который добавляет метрику среднего значения входных данных:

import tensorflow as tf

class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
	def __init__(self):
		super(MyLayer, self).__init__()
	
	def call(self, inputs):
		mean_val = tf.reduce_mean(inputs)
		self.add_metric(mean_val, name='mean_metric')
		return inputs

layer = MyLayer()
t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype=tf.float32)
res = layer(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([1. 2. 3. 4. 5.], shape=(5,), dtype=float32)

Пример

Давайте проверим, что метрика действительно добавлена в слой:

import tensorflow as tf

class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
	def __init__(self):
		super(MyLayer, self).__init__()
	
	def call(self, inputs):
		mean_val = tf.reduce_mean(inputs)
		self.add_metric(mean_val, name='mean_metric')
		return inputs

layer = MyLayer()
t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype=tf.float32)
_ = layer(t)
print(layer.metrics)

Результат выполнения кода:

[<MeanMetricWrapper object at ...>]

Смотрите также

класс Layer,
который является базовым классом для всех слоев
метод add_loss,
который добавляет потерю в слой
метод add_weight,
который добавляет вес в слой
метод call,
который определяет логику прямого прохода слоя