РЕПЕТИТОР математика физика информатика
Для школьников и студентов. Подтягивание пробелов. ЦЭ, ЦТ, ОГЭ, ЕГЭ.
Идет набор на ЛЕТО. Жмите для подробностей:)
357 of 824 menu

Метод result класса Metric

Метод result класса Metric возвращает текущее значение метрики, которое было накоплено за все предыдущие вызовы метода update_state. Метод не принимает обязательных параметров и возвращает тензор TensorFlow с вычисленным значением. Обычно метод вызывается после того, как в метрику были переданы все предсказания и истинные значения.

Метод result полезен, когда нужно получить итоговое значение метрики, например, после завершения эпохи обучения или после обработки всего набора данных. Возвращаемое значение можно преобразовать в обычное число с помощью метода numpy.

Синтаксис

metric.result()

Пример

Давайте создадим метрику Mean, передадим в нее несколько значений через update_state и получим результат с помощью метода result:

import tensorflow as tf m = tf.keras.metrics.Mean() m.update_state([1, 2, 3, 4, 5]) res = m.result() print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(3.0, shape=(), dtype=float32)

Пример

Давайте передадим значения в метрику в несколько вызовов update_state и посмотрим, как меняется результат метода result:

import tensorflow as tf m = tf.keras.metrics.Mean() m.update_state([1, 2, 3]) print(m.result()) m.update_state([4, 5, 6]) print(m.result())

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32) tf.Tensor(3.5, shape=(), dtype=float32)

Пример

Давайте получим числовое значение метрики с помощью метода numpy и выведем его как обычное число:

import tensorflow as tf m = tf.keras.metrics.Mean() m.update_state([1, 2, 3, 4, 5]) res = m.result().numpy() print(res)

Результат выполнения кода:

3.0

Пример

Давайте создадим метрику Accuracy, передадим истинные и предсказанные значения и получим точность через метод result:

import tensorflow as tf m = tf.keras.metrics.Accuracy() m.update_state([1, 0, 1, 1], [1, 1, 1, 0]) res = m.result() print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(0.5, shape=(), dtype=float32)

Смотрите также

  • класс Metric,
    который является базовым классом для всех метрик
  • метод update_state,
    который обновляет состояние метрики
  • метод reset_state,
    который сбрасывает состояние метрики
  • метод get_config,
    который возвращает конфигурацию метрики
Мы используем cookie для работы сайта, аналитики и персонализации. Обработка данных происходит согласно Политике конфиденциальности.
принять все настроить отклонить