计算整个训练集的准确率

Question

我正在使用张量流对卷积神经网络进行第一次测试。我使用编程指南中的队列运行器调整了推荐的方法（请参阅下面的会话定义）。输出是来自 cnn 的最后一个结果（这里只给出最后一步）。 label_batch_vector 是训练标签批次。

output = tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1
label_batch_vector = tf.one_hot(label_batch, 33)

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(output, 1), tf.argmax(label_batch_vector, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

init_op = tf.group(tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())

print_accuracy = tf.Print(accuracy, [accuracy])

# Create a session for running operations in the Graph.
sess = tf.Session()

# Initialize the variables (like the epoch counter).
sess.run(init_op)

# Start input enqueue threads.
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)

try:
    while not coord.should_stop():
        # Run training steps or whatever
        sess.run(train_step)
        sess.run(print_accuracy)

except tf.errors.OutOfRangeError:
    print('Done training -- epoch limit reached')
finally:
    # When done, ask the threads to stop.
    coord.request_stop()

# Wait for threads to finish.
coord.join(threads)
sess.close()

我的问题是为每个批次计算准确性，我希望为每个时期计算它。我需要执行以下操作：初始化一个 epoch_accuracy 张量，对于该 epoch 中计算的每个批次精度，将其添加到 epoch_accuracy。在 epoch 结束时显示计算的训练集精度。但是，我在我实现的这个队列线程中没有找到任何这样的例子（这实际上是 TensorFlow 推荐的方法）。谁能帮忙？

Answer 1

要计算数据流的准确性（您的批次序列，请点击此处），您可以使用 tensorflow 中的 tf.metrics.accuracy 函数。请参阅其文档here

你这样定义操作

_, accuracy = tf.metrics.accuracy(y_true, y_pred)

那么你可以这样更新准确率：

sess.run(accuracy)

PS：tf.metrics 中的所有函数（auc、recall 等）都支持流式传输