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_precision 和 streaming_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 P 和 R 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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关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题?更新问题,以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点?我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等),但我确实想创建一个输出文件。
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我想向我的Controller传递一个参数,它是一个简单的复选框,但我不知道如何在模型的form_for中引入它,这是我的观点:{:id=>'go_finance'}do|f|%>Transferirde:para:Entrada:"input",:placeholder=>"Quantofoiganho?"%>Saída:"output",:placeholder=>"Quantofoigasto?"%>Nota:我想做一个额外的复选框,但我该怎么做,模型中没有一个对象,而是一个要检查的对象,以便在Controller中创建一个ifelse,如果没有检查,请帮助我,非常感谢,谢谢
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