【问题标题】:Same script different result相同的脚本不同的结果
【发布时间】:2021-09-23 10:09:09
【问题描述】:

我编写了一个代码,用于计算 Matthews 相关系数 (MCC),使用 tensorflow-addons library 解决多类情况(3 类)中的语义分割问题。 我在我的个人笔记本电脑上运行脚本,得到了一个包含三个值(每个值一个)的数组,正如我所期望的那样。 然后,我在我的大学计算机中使用相同的数据和相同的 tensorflow 版本(TF 2.4.1)运行完全相同的脚本,结果只是所有三个类别的单个值(虽然不知道它是如何计算的)。 这怎么可能?无论脚本在哪台机器上运行,如何始终获取具有三个值的数组?

这些是调用 mcc 的代码行:

mcc_tf = tfa.metrics.MatthewsCorrelationCoefficient(num_classes=3)
mcc_tf.update_state(gt_array_2, pred_array_2)
mcc =  mcc_tf.result().numpy()

其中gt_array_2pred_array_2 是grounf 真值和预测数组。

【问题讨论】:

    标签: python tensorflow metrics semantic-segmentation


    【解决方案1】:

    在尝试了不同的选项之后,以防万一将来有人遇到同样的问题,您只需将 tensorflow-addons 降级到 0.12.1 版本即可生成每个类的 MCC。

    【讨论】:

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