TensorFlow中，tf.metrics.recall函数是一个用于计算召回率的函数。
在二分类问题中，召回率表示在所有正样本中被正确识别出来的概率。在多分类问题中，召回率表示在所有属于某个类别的样本中被正确识别出来的概率。召回率计算的公式如下：
$recall=\frac{TP}{TP+FN}$
其中，$TP$表示真正例，即模型正确识别为正例的样本数；$FN$表示假负例，即模型将负例错误地识别为正例的样本数。因此，召回率越高，说明模型能够更好地识别正例，但可能存在一定量的误判。
在TensorFlow中使用tf.metrics.recall函数，需要先构造一个召回率计算的计算图。下面是一个简单的实例：
import tensorflow as tf
y_true = tf.constant([1, 0, 1, 1])
y_pred = tf.constant([1, 0, 0, 1])
recall, recall_op = tf.metrics.recall(y_true, y_pred)
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
sess.run(tf.local_variables_initializer())
for i in range(4):
_ = sess.run(recall_op)
print('Recall:', sess.run(recall))
在这个实例中，我们定义了两个张量y_true和y_pred，分别表示真实标签和预测标签。然后，我们使用tf.metrics.recall函数计算召回率，并将其值保存在recall张量中。另外，我们还要定义一个recall_op操作，用于每次更新召回率的局部变量。然后，我们使用tf.Session来执行计算图，并在每次迭代中运行recall_op操作，以便计算并更新召回率。最后，我们输出召回率的最终值。 在本例中，我们的模型正确识别了2个正样本，漏识别了1个正样本，因此召回率为$2/(2+1)=0.667$。
除了二分类问题，tf.metrics.recall函数也可以用于多分类问题。在多分类问题中，我们需要提供一个参数num_classes，以指定类别的数量。下面是一个多分类问题的例子：
import tensorflow as tf
y_true = tf.constant([2, 1, 0, 3, 2])
y_pred = tf.constant([2, 2, 1, 3, 0])
recall, recall_op = tf.metrics.recall(y_true, y_pred, num_classes=4)
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
sess.run(tf.local_variables_initializer())
for i in range(5):
_ = sess.run(recall_op)
print('Recall:', sess.run(recall))
在这个实例中，我们的模型将4个样本分别识别为0、1、2、3四个类别中的一个。我们同样需要定义一个num_classes参数，这里的值为4。在每个迭代中，我们都运行recall_op操作以更新召回率的局部变量。最后，我们输出召回率的最终值。在本例中，每个类别的真实样本数如下表所示：
| 类别 | 样本数 |
|---|---|
| 0 | 1 |
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 1 |
我们的模型正确识别了1个类别2的样本、1个类别1的样本和1个类别3的样本，漏识别了1个类别2的样本和1个类别0的样本，因此召回率为$(1+1+2+1)/(2+1+2+1)=0.75$。
在以上两个实例中，我们使用了tf.metrics.recall函数来计算召回率，并通过recall_op操作来更新召回率的局部变量。可以看出，tf.metrics.recall函数使用比较简单，但在多分类问题中需要提供num_classes参数。对于更加复杂的问题，可以通过阅读TensorFlow官方文档来获得更多信息和帮助。