tensorflow可以很方便的添加用户自定义的operator(如果不添加也可以采用sklearn的auc计算函数或者自己写一个 但是会在python执行,这里希望在graph中也就是c++端执行这个计算) 这里根据工作需要添加一个计算auc的operator,只给出最简单实现,后续高级功能还是参考官方wiki https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/how_tos/adding_an_op/index.html 注意tensorflow现在和最初的官…

首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值,AUC值越大,当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面,从而能够更好地分类. AUC计算 最直观的,根据AUC这个名称,我们知道,计算出ROC曲线下面的面积,就是AUC的值.事实上,这也是在早期 Machine Learning文献中常见的AUC计算方法.由于我们的测试样本是有限的.我们得到的AUC曲线必然是一个阶梯状的.因此,计算的AUC也就是这些…

ROC曲线: roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. ROC曲线的横轴: 负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例:(1-Specificity) 预测为正样本但是实际为负样本的数目占所有负样本的数目的比例 ROC 纵轴: 真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 预测为正样本…

2017-07-10 14:38:24 理论参考: 评估分类器性能的度量,像混淆矩阵.ROC.AUC等 http://www.cnblogs.com/suanec/p/5941630.html ROC全称:receiver operation characters,适用于二分类. 同理可得由ROC曲线计算的AUC,适用于二分类. 计算AUC需要知道这个表格:   实际正样本 实际负样本 预测正样本 正样本正确数 正样本错误数 预测负样本 负样本错误数 负样本正确数 其中实际正样本常被成为Posi…

import tensorflow as tf #placeholders在没有提供具体值的时候不能使用eval方法来计算它的值 # 另外的建模方法可能会使得模型变得复杂 # TensorFlow 不能再session还没有开启的时候就计算张量的值 p = tf.placeholder(tf.float32) t = p + 1.0 init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: print(t.eval(f…

sparse_softmax_cross_entropy_with_logits与softmax_cross_entropy_with_logits import tensorflow as tf y=tf.constant([[0.1,0.8,0.2]]) y_=tf.constant([[0,1,0]]) cross_entropy1 = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=tf.argmax(y_,…

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving…

简介 本章的目的是让你了解和运行 TensorFlow! 在开始之前, 让我们先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码, 让你对将要学习的内容有初步的印象. 这段很短的 Python 程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它. import tensorflow as tf import numpy as np # 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点. x_data = np.float32(np.random.ra…

摘要: 在开始使用机器学习算法之前,我们应该首先熟悉如何使用它们. 而本文就是通过对TensorFlow的一些基本特点的介绍,让你了解它是机器学习类库中的一个不错的选择. 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译. 以下为译文:   在开始使用机器学习算法之前,我们应该首先熟悉如何使用它们. 而本文就是通过对TensorFlow的一些基本特点的介绍,让你了解它是机器学习类库中的一个不错的选择. 让我们设想一下,当我们用Python写代码时,没有那些方便的类库会是怎样一种窘境.…

参考 http://blog.csdn.net/wspba/article/details/53994649 https://www.ctolib.com/AdaIN-style.html Acknowledgement This project is inspired by many existing style transfer methods and their open-source implementations, including: Image Style Transfer Usi…