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In the 1941–42 season, the club won its first Spanish La Liga championship title, although winning the Copa del Rey was more reputable than the championship at that time. The club maintained its consistency to capture the league title again in the 1943–44 season, as well as the 1946–47 league edition. They would conclude their decade of success by winning the 1949 Copa del Rey, this would mean Valencia would end the decade with a record of three La Liga titles and two Copa del Reys. This would cement their name in Spanish football. In the 1950s, the club failed to emulate the success of the 1940s, even though it grew as a club. A restructuring of Mestalla resulted in an increase in spectator capacity to 45,000, while the club had a number of Spanish and foreign stars. Players such as Spanish international Antonio Puchades and Dutch forward Faas Wilkes graced the pitch at Mestalla. The Excalbur MC Cartridge Series was born… Este foi um guia que ensina você in the valley of gods gameplay a criar uma tabela de Poisson no Google Drive. Há in the valley of gods gameplay muitos outros bons conteúdos sobre apostas no site. Ggbet bet.Que tipos de bonus ajudam a ganhar nos jogos de cassino? Todo bonus pode ser bem-vindo para um jogo de cassino. Mas os que mais ajudam a ganhar sao os de giros gratis ou saldo em bonus (concedidos, inclusive, como boas-vindas).
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Setting to 1 corresponds to equal weight num_classes ¶ ( int ) – Integer specifing the number of classes average ¶ ( Optional [ Literal [ 'micro' , 'macro' , 'weighted' , 'none' ]]) – Defines the reduction that is applied over labels. Should be one of the following: micro : Sum statistics over all labels macro : Calculate statistics for each label and average them weighted : calculates statistics for each label and computes weighted average using their support ”none” or None : calculates statistic for each label and applies no reduction. Example (preds is int tensor): Example (multidim tensors): Compute F-score metric for multilabel tasks. global : Additional dimensions are flatted along the batch dimension samplewise : Statistic will be calculated independently for each sample on the N axis. The statistics in this case are calculated over the additional dimensions. >>> from torch import tensor >>> from torchmetrics.functional.classification import multilabel_fbeta_score >>> target = tensor ([[ 0 , 1 , 0 ], [ 1 , 0 , 1 ]]) >>> preds = tensor ([[ 0 , 0 , 1 ], [ 1 , 0 , 1 ]]) >>> multilabel_fbeta_score ( preds , target , beta = 2.0 , num_labels = 3 ) tensor(0.6111) >>> multilabel_fbeta_score ( preds , target , beta = 2.0 , num_labels = 3 , average = None ) tensor([1.0000, 0.0000, 0.8333]) >>> from torchmetrics.functional.classification import multilabel_fbeta_score >>> 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 ]], . [[ 0.38 , 0.04 ], [ 0.86 , 0.780 ], [ 0.45 , 0.37 ]]]) >>> multilabel_fbeta_score ( preds , target , num_labels = 3 , beta = 2.0 , multidim_average = 'samplewise' ) tensor([0.5556, 0.0000]) >>> multilabel_fbeta_score ( preds , target , num_labels = 3 , beta = 2.0 , multidim_average = 'samplewise' , average = None ) tensor([[0.8333, 0.8333, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000]]) It is not possible to directly backpropagate through random samples. However, there are two main methods for creating surrogate functions that can be backpropagated through.
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