Python 3.x 无法导入tf.contrib.metrics.f1_分数

我试图使用tf.contrib.metrics.F1_score计算F1分数，但它给了我一个错误。我知道如何使用精度和召回率来计算它，但我想使用这个函数

我已经在Ubuntu16.04 LTS和tensorflow版本1.9.0上试用过，有gpu支持，没有gpu支持

from tensorflow.contrib.metrics import f1_score as ms

我得到这个错误：

ImportError: Traceback (most recent call   last)
<ipython-input-6-627f14191ea2> in <module>()----> 1 from tensorflow.contrib.metrics import  f1_score as ms

ImportError: cannot import name 'f1_score'

AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-c19f57465581> in <module>()
1 from tensorflow.contrib import metrics as ms
----> 2 ms.f1_score

AttributeError: module 'tensorflow.contrib.metrics' has no attribute 'f1_score'

我得到这个错误：

ImportError: Traceback (most recent call   last)
<ipython-input-6-627f14191ea2> in <module>()----> 1 from tensorflow.contrib.metrics import  f1_score as ms

ImportError: cannot import name 'f1_score'

AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-c19f57465581> in <module>()
1 from tensorflow.contrib import metrics as ms
----> 2 ms.f1_score

AttributeError: module 'tensorflow.contrib.metrics' has no attribute 'f1_score'

AttributeError回溯（最近一次调用）
在（）
1从tensorflow.contrib将度量导入为ms
---->2 ms.f1_分数
AttributeError:模块“tensorflow.contrib.metrics”没有属性“f1\U分数”

---

我预计ms.f1_score将加载

如果您确定您有可用的

tf.contrib

，并且这对您不起作用，那么您可能需要重新安装tensorflow use

pip install-U tensorflow

或使用-GPU（如果您使用的是该版本）

如果失败，请转到tensorflow的安装位置，手动检查它是否可用。如果可用，请确保同一目录（当前工作目录）中没有名为tensorflow.py或tf.py的文件

在那之后你应该

更新：正如用户@grwlf所指出的

---

自从TensorFlow 2.0以来，tf.contrib模块被移动到Addons repo。请参阅github.com/tensorflow/addons。在那里，F1测量作为F1分数从

tensorflow\u插件中提供。度量导入F1分数

您可以找到F1分数的文档

因为它是一个函数，也许您可以尝试：

from tensorflow.contrib import metrics as ms
ms.f1_score(labels,predictions)

它将返回不同阈值上f1最佳分数的标量张量

tensorflow文档中的示例：

def model_fn(features, labels, mode):
    predictions = make_predictions(features)
    loss = make_loss(predictions, labels) 
    train_op = tf.contrib.training.create_train_op( total_loss=loss, optimizer='Adam') 
    eval_metric_ops = {'f1': f1_score(labels, predictions)} 
    return tf.estimator.EstimatorSpec( mode=mode, predictions=predictions, loss=loss, train_op=train_op, eval_metric_ops=eval_metric_ops, export_outputs=export_outputs) 

estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn)

---

希望这能回答您的问题。

谢谢，这对我很有效，顺便说一句，您拼写tensorflow错了，考虑到将来的参考资料。自从tensorflow 2.0以来，

tf.contrib

模块被移到了Addons repo。看见在那里，F1测量可从tensorflow_插件以

F1Score

的形式获得。度量导入F1Score