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. 20165218 《网络对抗技术》Exp1 逆向及Bof基础

    Exp1 逆向及Bof基础 基础知识 1. NOP, JNE, JE, JMP, CMP汇编指令的机器码 指令 机器码 NOP NOP指令即"空指令",在x86的CPU中机器码为0 ...

  2. Linux日常维护命令

    对于程序员来说,掌握一些基本的Linux命令是必不可少的,即使现在用不到,在不久的将来也应该会用到.由于Linux有很多命令,每个命令基本可以用一篇文章介绍,所以本文仅总结一些常用命令的常用用法,如有 ...

  3. 简例 - robot case格式

    注意robot的case格式 # *** Variables *** # *** Settings *** # Library String # Library Selenium2Library ** ...

  4. 【OpenCV】角点检测：Harris角点及Shi-Tomasi角点检测

    角点 特征检测与匹配是Computer Vision 应用总重要的一部分,这需要寻找图像之间的特征建立对应关系.点,也就是图像中的特殊位置,是很常用的一类特征,点的局部特征也可以叫做“关键特征点”(k ...

  5. Docker部署Tomcat实例

    1.使用Docker部署Tomcat服务 http://www.open-open.com/lib/view/open1455717671698.html 2.搭建docker私有仓库 http:// ...

  6. Java 9 新特性快速预览

    原文出处:wangwenjun69 Java 8 已经出来三年多的时间了,原本计划2016年七月份release Java 9,但是基于种种原因,Java 9 被推迟到了2017年的3月份,本人也在O ...

  7. NGINX生产环境反向代理到后端tomcat配置

    #当访问www.kazihuo.com//sichuan-user-te时,跳转到http://10.1.93.61:7005/sichuan-user server { listen ; serve ...

  8. Java并发编程原理与实战十四：Lock接口的认识和使用

    保证线程安全演进: synchronized volatile AtomicInteger Lock接口提供的方法: void lock():加锁 void unlock():解锁 void lock ...

  9. React - 环境准备

    1. 下载 node.js,在 https://nodejs.org/en/download/ 选择合适的版本. 2. 检查 node.js 是否安装成功. hueyMB:~ zhisenzheng$ ...

  10. 【学习DIV+CSS】1. 你必须知道的三个知识

    1. DIV+CSS的叫法不够严谨 我们以前做页面布局的时候大多是用Table,很多人称之为“Table+CSS”,而现在比较流行的是DIV布局,所以称之为“DIV+CSS”.听起来是挺合理的,岂不知 ...