tf.metrics.false_positives_at_thresholds函数

tf.metrics.false_positives_at_thresholds(
    labels,
    predictions,
    thresholds,
    weights=None,
    metrics_collections=None,
    updates_collections=None,
    name=None
)

定义在：tensorflow/python/ops/metrics_impl.py.

在提供的阈值上计算假阳性.

如果weights是None,则权重默认为1,使用权重0来屏蔽值.

参数：

• labels：形状与predictions匹配的Tensor,将被转换为 bool.
  
• predictions：任意形状的浮点Tensor,其值在该范围[0, 1]内. 
• thresholds：[0,1]范围中浮动阈值的python列表或元组.
• weights：可选的Tensor,其秩为0或与labels具有相同秩,并且必须可广播到labels(即,所有维度必须为1或与相应的labels维度相同).
• metrics_collections：false_positives应添加到的集合的可选列表.
• updates_collections：update_op应添加到的集合的可选列表.
• name：可选的variable_scope名称.

返回：

• false_positives：一个浮动Tensor的形状[len(thresholds)].
• update_op：更新false_positives变量并返回其当前值的操作.

可能引发的异常：

• ValueError：如果predictions和labels有不匹配的形状,或者weights不是None,并且它的形状与predictions不匹配,或者如果metrics_collections或updates_collections中的任意一个不是一个列表或元组.
• RuntimeError：如果启用了急切执行.