【问题标题】：How to compute accuracy of CNN in TensorFlow如何在 TensorFlow 中计算 CNN 的准确度
【发布时间】：2017-07-25 06:40:51
【问题描述】：

我是 TensorFlow 新手。我正在用自己的数据集进行二进制分类。但是我不知道如何计算准确性。谁能帮我做这件事？

我的分类器有 5 个卷积层，后跟 2 个全连接层。最后一个 FC 层的输出维度为 2，我使用过：

prob = tf.nn.softmax(classification_features, name="output")

【问题讨论】：

您能否更具体地说明您的分类器的外观？
我的分类器有 5 个卷积层，后跟 2 个全连接层。最后一个 FC 层的输出维度为 2，我使用了 prob = tf.nn.softmax(classification_features, name="output")
太棒了。谢谢你:)

标签： tensorflow classification convolution

【解决方案1】：

只计算正确预测的百分比：

prediction = tf.math.argmax(prob, axis=1)
equality = tf.math.equal(prediction, correct_answer)
accuracy = tf.math.reduce_mean(tf.cast(equality, tf.float32))

【讨论】：

【解决方案2】：

Tensorflow 中的 Keras 更新 2020-11-23

现在您可以在model.compile 的metrics 参数中指定您想要的。

这篇文章来自 3.6 年前，当时 tensorflow 还处于第 1 版。现在 Tensorflow.org 建议使用 Keras 调用，您可以像这样指定您想要的准确性：

model.compile(loss='mse',optimizer='sgd',metrics=['accuracy'])
model.fit(x,y)

轰！当您运行“model.fit”时，您的报告就会准确无误。

如果您使用的是旧版本的 tensorflow 或只是从头开始编写，@Androbin 解释得很好。

【讨论】：