自定义评估函数

[weiarqq]

`@tf.function
def update_state(self,y_true,y_pred):
y_true = tf.cast(tf.reshape(y_true,(-1,)),tf.bool)
y_pred = tf.cast(100*tf.reshape(y_pred,(-1,)),tf.int32)

    for i in tf.range(0,tf.shape(y_true)[0]):
        if y_true[i]:
            self.true_positives[y_pred[i]].assign(
                self.true_positives[y_pred[i]]+1.0)
        else:
            self.false_positives[y_pred[i]].assign(
                self.false_positives[y_pred[i]]+1.0)
    return (self.true_positives,self.false_positives)`

在2.1中 输入应该添加 sample_weight=None, 而且返回值只能选择一个

[lyhue1991]

感谢反馈，但是没有太看明白你的问题呢 @weiarqq 😬