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python - 基于 tensorflow 的流式指标的自定义指标返回 NaN

coder 2023-08-15 原文

我正在尝试将 F1 分数定义为 TensorFlow 中用于 DNNClassifier 的自定义指标。为此,我编写了一个函数

def metric_fn(predictions=[], labels=[], weights=[]):
    P, _ = tf.contrib.metrics.streaming_precision(predictions, labels)
    R, _ = tf.contrib.metrics.streaming_recall(predictions, labels)
    if P + R == 0:
        return 0
    return 2*(P*R)/(P+R)

使用来自 TensorFlow 的 streaming_precisionstreaming_recall 来计算 F1 分数。之后,我在 validation_metrics 中添加了一个新条目:

validation_metrics = {
    "accuracy":
        tf.contrib.learn.MetricSpec(
            metric_fn=tf.contrib.metrics.streaming_accuracy,
            prediction_key=tf.contrib.learn.PredictionKey.CLASSES),
    "precision":
        tf.contrib.learn.MetricSpec(
            metric_fn=tf.contrib.metrics.streaming_precision,
            prediction_key=tf.contrib.learn.PredictionKey.CLASSES),
    "recall":
        tf.contrib.learn.MetricSpec(
            metric_fn=tf.contrib.metrics.streaming_recall,
            prediction_key=tf.contrib.learn.PredictionKey.CLASSES),
    "f1score":
        tf.contrib.learn.MetricSpec(
            metric_fn=metric_fn,
            prediction_key=tf.contrib.learn.PredictionKey.CLASSES)
}

然而,尽管我获得了正确的精度和召回值,f1score 始终是 nan:

INFO:tensorflow:Saving dict for global step 151: accuracy = 0.982456, accuracy/baseline_label_mean = 0.397661, accuracy/threshold_0.500000_mean = 0.982456, auc = 0.982867, f1score = nan, global_step = 151, labels/actual_label_mean = 0.397661, labels/prediction_mean = 0.406118, loss = 0.310612, precision = 0.971014, precision/positive_threshold_0.500000_mean = 0.971014, recall = 0.985294, recall/positive_threshold_0.500000_mean = 0.985294

我的 metric_fn 有问题,但我无法弄清楚。 metric_fn 获取的值 PR 的形式为 Tensor("precision/value:0", shape=(), dtype=float32)。我觉得这有点奇怪。我期待的是标量张量。

感谢任何帮助。

最佳答案

我认为问题可能出在您在 metric_fn 中使用的流指标没有得到任何更新。

尝试以下方法(我还对自己的口味进行了细微修改):

def metric_fn(predictions=None, labels=None, weights=None):
    P, update_op1 = tf.contrib.metrics.streaming_precision(predictions, labels)
    R, update_op2 = tf.contrib.metrics.streaming_recall(predictions, labels)
    eps = 1e-5;
    return (2*(P*R)/(P+R+eps), tf.group(update_op1, update_op2))

关于python - 基于 tensorflow 的流式指标的自定义指标返回 NaN,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44764688/

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