Tensorflow LSTM 模型测试答案

【问题标题】：Tensorflow LSTM model testingTensorflow LSTM 模型测试
【发布时间】：2016-08-24 00:13:36
【问题描述】：

我是 LSTM 和 Tensorflow 的新手，我正在尝试使用 LSTM 模型来学习并分类我拥有的一些庞大的数据集。（我不担心我打算学习的准确性）。我尝试以与使用 LSTM 的 PTB 单词预测教程类似的方式实现该模型。教程中的代码 (https://tensorflow.googlesource.com/tensorflow/+/master/tensorflow/models/rnn/ptb/ptb_word_lm.py) 使用下面一行使用模型运行会话

 cost, state, _ = session.run([m.cost, m.final_state, eval_op],
                                 {m.input_data: x,
                                  m.targets: y,
                                  m.initial_state: state})

我为下面的示例修改了这个（以获取 logits 并使用它）：

  cost, state, _,output,logits = session.run([m.cost, m.final_state, eval_op, m.output,m.logits],
                                 {m.input_data: x,
                                  m.targets: y,
                                  m.initial_state: state})

所以如果有人可以提供帮助，我的问题如下：

如何将训练时构建的模型用于测试？什么当教程使用 3 个模型进行每个测试、训练和验证时，到底发生了什么？
测试时的目标呢（如果我不知道它们，就在分类问题中说）。 run_epoch()中的哪些变化可以通过使用训练时建立的模型的方式来完成。
只是另一个问题：调试 tensorflow 图很困难（我发现也很难理解 tensorboard 可视化工具）而且我没有找到学习 tensorflow 的好资源（该网站似乎缺乏结构/文档）还有什么资源/调试方法有吗？

谢谢。

【问题讨论】：

也许，这些简单的 LSTM 示例可以解决您关于 TensorFlow 中基本 LSTM 的问题：github.com/sherjilozair/char-rnn-tensorflow 或 github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/7_lstm.py

标签： testing machine-learning tensorflow test-data lstm

【解决方案1】：

回答我自己的问题以帮助任何最终来到这里的人：在验证/测试期间，向 runepoch() 指示它是验证/测试阶段（使用 bool 或其他方式）。不要调用成本操作（因为这是唯一需要目标的操作。）因此验证/测试阶段的修改代码将如下所示：

 state, _,output,logits = session.run([m.final_state, eval_op, m.output,m.logits],
                             {m.input_data: x,
                              m.initial_state: state})

稍后使用 logits 来计算准确性。

【讨论】：