精度始终为零张量流指标[关闭]

【问题标题】：Precision is always zero tensorflow metrics [closed]精度始终为零张量流指标[关闭]
【发布时间】：2018-01-02 13:33:26
【问题描述】：

我正在使用 tf 指标来计算精度和召回率，但总是得到 0.0，但是当我自己计算时，我得到了很好的精度，是 tensorflow 的错误还是我做错了什么。

with tf.name_scope("pointwise_accuracy"):
    correct_predictions = tf.equal(self.predictions, tf.argmax(self.input_y, 1))
    self.classification_accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predictions, "float"), name="accuracy")
    self.precision = tf.metrics.precision(self.input_y, self.logits, name="precison")[0]

输出精度 - 0.0

【问题讨论】：

标签： python tensorflow machine-learning evaluation

【解决方案1】：

tf.metrics.precision 仅用于二进制分类问题，其参数必须全部为0 或1，因为正如文档所说，它们将被转换为bool。如果您确实在处理二进制分类问题但想使用 logits 作为参数，您可以查看tf.metrics.precision_at_thresholds，它允许您指定预测被认为是真的阈值。

不过，由于你的手动计算使用tf.argmax，看起来更像是一个多类分类问题，这种情况下你通常不会谈论precision/recall，而只是accuracy，所以你可以看看tf.metrics.accuracy，并将tf.argmax(self.input_y, 1) 和self.predictions 作为参数传递。

【讨论】：

谢谢，我正在处理一个多类问题。