tensorflow 怎么把metrics设置为r2

在 TensorFlow 中，可以使用 `tf.keras.metrics.RSquared` 类来设置 R2 作为度量标准。以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(10,), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=[tf.keras.metrics.RSquared()])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))

在 `model.compile()` 中，将 `metrics` 参数设置为 `tf.keras.metrics.RSquared()` 即可将 R2 设置为度量标准。在训练模型时，可以通过 `model.fit()` 的 `validation_data` 参数来计算验证集上的 R2 值。