The Cambridge History of the Second World War (3 vol). Cambridge: Cambridge University Press. pp. Ela mede quanto vale 1 BRL ganhadores do chute forte apostas online (a moeda base) em relação ao USD (a moeda cotada ou moeda secundária). Archived from the original on 20 August 2016 . Retrieved 17 February 2022 . Brayley, Martin J.
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The statistics in this case are calculated over the additional dimensions. Example (multidim tensors): val ¶ ( Union [ Tensor , Sequence [ Tensor ], None ]) – Either a single result from calling metric.forward or metric.compute or a list of these results. If no value is provided, will automatically call metric.compute and plot that result. ax ¶ ( Optional [ Axes ]) – An matplotlib axis object. If provided will add plot to that axis. MultilabelFBetaScore¶ The metric is only proper defined when \(\text + \text \neq 0 \wedge \text + \text \neq 0\) where \(\text\) , \(\text\) and \(\text\) represent the number of true positives, false positives and false negatives respectively. If this case is encountered for any label, the metric for that label will be set to 0 and the overall metric may therefore be affected in turn. mlfbs ( Tensor ): A tensor whose returned shape depends on the average and multidim_average arguments: >>> from torch import tensor >>> from torchmetrics.classification import MultilabelFBetaScore >>> target = tensor ([[ 0 , 1 , 0 ], [ 1 , 0 , 1 ]]) >>> preds = tensor ([[ 0 , 0 , 1 ], [ 1 , 0 , 1 ]]) >>> metric = MultilabelFBetaScore ( beta = 2.0 , num_labels = 3 ) >>> metric ( preds , target ) tensor(0.6111) >>> mlfbs = MultilabelFBetaScore ( beta = 2.0 , num_labels = 3 , average = None ) >>> mlfbs ( preds , target ) tensor([1.0000, 0.0000, 0.8333]) >>> from torchmetrics.classification import MultilabelFBetaScore >>> target = tensor ([[[ 0 , 1 ], [ 1 , 0 ], [ 0 , 1 ]], [[ 1 , 1 ], [ 0 , 0 ], [ 1 , 0 ]]]) >>> preds = tensor ([[[ 0.59 , 0.91 ], [ 0.91 , 0.99 ], [ 0.63 , 0.04 ]], . Derby corinthians x palmeiras.Abingdon & New York: Routledge. ISBN978-0-7146-4634-3 .
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