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    ) (int tensor) or (N, C, ..) (float tensor). If preds is a floating point we apply torch.argmax along the C dimension to automatically convert probabilities/logits into an int tensor. target (int tensor): (N, . ) preds ¶ ( Tensor ) – Tensor with predictions target ¶ ( Tensor ) – Tensor with true labels beta ¶ ( float ) – Weighting between precision and recall in calculation. 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. [[ 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.

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