我有一个模型，它预测5个类别。我想像下面的例子一样更改准确率指标：

def accuracy(y_pred,y_true):    #我们的预测张量     y_pred = [ [0,0,0,0,1], [0,1,0,0,0], [0,0,0,1,0], [1,0,0,0,0], [0,0,1,0,0]]    # 对张量 y_pred 进行一些操作    # 操作描述：     for array in y_pred :        if array[3] == 1 :             array[3] = 0             array[0] = 1        if array[4] == 1 :             array[4] = 0             array[1] = 1        else :             continue     # 这些操作对数组来说很好，但如何在张量上实现呢？     # 操作后的结果->     y_pred = [ [0,1,0,0,0], [0,1,0,0,0], [1,0,0,0,0], [1,0,0,0,0],[0,0,1,0,0] ]    # 我希望对 y_true 进行相同的操作     # 然后我想以简单 tf.keras.metrics.Accuracy 指标的方式运行这些预处理的张量 

我认为 tf.where 可以帮助过滤张量，但遗憾的是我无法正确实现这一点。

如何使用张量来创建这种预处理的准确率指标？

回答：

如果你想将1向左移动3个索引，可以这样做：

[[0 0 0 0 1] [0 1 0 0 0] [0 0 0 1 0] [1 0 0 0 0] [0 0 1 0 0]][[0 1 0 0 0] [0 0 0 1 0] [1 0 0 0 0] [0 0 1 0 0] [0 0 0 0 1]]

更新：

如果你只想移动索引3和4的位置。

[[0 0 0 0 1] [0 1 0 0 0] [0 0 0 1 0] [1 0 0 0 0] [0 0 1 0 0]][4 1 3 0 2][[0 1 0 0 0] [0 1 0 0 0] [1 0 0 0 0] [1 0 0 0 0] [0 0 1 0 0]]