如何在 Tensorflow 中绘制精度曲线

Question

我正在关注this tutorial 为 MNIST 分类构建一个简单的网络。我想绘制相同的损失和准确度曲线。我看到了this SO post，得到了一个不错的损失曲线。但我不知道如何为准确性做同样的事情。我在optimise function中尝试了以下代码

session.run(optimizer, feed_dict=feed_dict_train)
if i % 100 == 0:
    loss=session.run(cost, feed_dict=feed_dict_train)
    acc = session.run(accuracy, feed_dict=feed_dict_train)
    loss_list.append(loss)
    acc_list.append(acc)
    plt.plot(loss_list,acc_list)

得到错误

InvalidArgumentError：您必须使用 dtype int64 和 shape [?] 为占位符张量“y_true_cls”提供一个值 [[节点y_true_cls（定义于：2）]]

由于某种原因，我无法在 optimise function 中运行 accuracy。如何获得准确度曲线？

Answer 1

y_true_cls 说明您需要提供真正的类标签。来自您提到的博客：-

feed_dict_test = {x: data.x_test,
                  y_true: data.y_test,
                  y_true_cls: data.y_test_cls}
def print_accuracy():
    # Use TensorFlow to compute the accuracy.
    acc = session.run(accuracy, feed_dict=feed_dict_test)

    # Print the accuracy.
    print("Accuracy on test-set: {0:.1%}".format(acc))

如您所见，准确度由 feed_dict_test 提供，其中 y_true_cls 为“True_Labels”。 只有在预测和真实类标签的帮助下，我们才能找到准确度。