tf.metrics.accuracy输出两个值,第一个值为上几步的平均精度,第二值是上几步与该步的精度的平均值.

正常的计算单个batch正确率的代码

self.correct_prediction = tf.equal(self.labels,self.labels_pred )
self.accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(self.correct_prediction, tf.float32))

tf.metrics.accuracy ==>坑货的更多相关文章

  1. tf.metrics.sparse_average_precision_at_k 和 tf.metrics.precision_at_k的自己理解

    tensorflow最大的问题就是大家都讲算法,不讲解用法,API文档又全是英文的,看起来好吃力,理解又不到位.当然给数学博士看的话,就没问题的. 最近看了一系列非常不错的文章,做一下记录: http ...

  2. 杂谈之SolrCloud这个坑货

    杂谈之SolrCloud这个坑货 看<Solr In Action>时候看到对Solr不足的介绍有这么一段话:“One final limitation of Solr worth men ...

  3. sql转db，后台坑货

    打开 创建一个db文件然后点击文件--新建---Sqlite 导入空db成功后点击左侧栏 点击表 点击右上角+号把sql文件的语句复制粘贴到 然后点击运行,运行完成后保存ok

  4. keras model.compile(loss='目标函数 ', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

    深度学习笔记 目标函数的总结与整理   目标函数,或称损失函数,是网络中的性能函数,也是编译一个模型必须的两个参数之一.由于损失函数种类众多,下面以keras官网手册的为例. 在官方keras.io里 ...

  5. tf.estimator

    estimator同keras是tensorflow的高级API.在tensorflow1.13以上,estimator已经作为一个单独的package从tensorflow分离出来了.estimat ...

  6. TensorFlow tutorial

    代码示例来自https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples tensorflow先定义运算图,在run的时候才会进行真正的运算. run之前需 ...

  7. BERT模型在多类别文本分类时的precision, recall, f1值的计算

    BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果.在处理文本分类问题时,即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型,也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们 ...

  8. tensorflow--mnist注解

    我自己对mnist官方例程进行了部分注解,希望分享出来有助于入门选手更好理解tensorflow的运行机制,可以拷贝到IDE再调试看看,看看具体数据流向还有一部分tensorflow里面用到的库.我用 ...

  9. Convolutional Neural Network in TensorFlow

    翻译自Build a Convolutional Neural Network using Estimators TensorFlow的layer模块提供了一个轻松构建神经网络的高端API,它提供了创 ...

随机推荐

  1. Reactor模式，或者叫反应器模式 - 为什么用多路io复用提供吞吐量

    Reactor这个词译成汉语还真没有什么合适的,很多地方叫反应器模式,但更多好像就直接叫reactor模式了,其实我觉着叫应答者模式更好理解一些.通过了解,这个模式更像一个侍卫,一直在等待你的召唤,或 ...

  2. Java之JDBC连接池

    数据库连接池 连接池的概述 概念:其实就是一个容器(集合),存放数据库连接的容器. 当系统初始化好后,容器被创建,容器中会申请一些连接对象,当用户来访问数据库时, 从容器中获取连接对象,用户访问完之后 ...

  3. java之初学线程

    线程 学习线程相关的笔记,前面写过关于很多线程的使用,有兴趣的可以去了解下 线程 概念理解 并发 : 指两个或多个事件在同一个时间段内发生(交替执行). 并行 : 指两个或多个事件在同一时刻发生(同时 ...

  4. Error:Could not find com.github.dcendents:android-maven-plugin:1.5.

    问题: Error:Could not find com.github.dcendents:android-maven-plugin:1.5.Searched in the following loc ...

  5. faster rcnn算法及源码及论文解析相关博客

    1. 通过代码理解faster-RCNN中的RPN http://blog.csdn.net/happyflyy/article/details/54917514 2. faster rcnn详解 R ...

  6. iterm2切换显示屏vim乱行解决

    http://note.youdao.com/noteshare?id=5aec9d82cc3a95b6909e9966b4aa3227

  7. Java入门：基础算法之获取用户输入

    本部分演示如何获取用户输入.我们使用Scanner类来得到用户输入.下面的实例代码中演示了如何获取用户输入的字符串.整数和float数据.主要用到了以下方法: 1)public String next ...

  8. K8S调度之节点亲和性

    Node Affinity Affinity 翻译成中文是"亲和性",它对应的是 Anti-Affinity,我们翻译成"互斥".这两个词比较形象,可以把 po ...

  9. bzoj千题计划139：bzoj2229: [Zjoi2011]最小割

    http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2229 最小割树介绍:http://blog.csdn.net/jyxjyx27/article/de ...

  10. angularJS DOM element() $compile()

    我们可以使用angularJS来动态地添加和删除节点 与jQuery不同的是,html字符串需要经过$compile()方法的编译才能产生html的DOM的node 注意element()方法的使用 ...