python - tf.metrics.accuracy 返回的第一个值代表什么

Question

我想了解从 tf.metrics.accuracy 返回的值

考虑这个最小的例子:

predictions = tf.constant([[1,0,1], [1,0,1]], dtype=tf.int32)
labels = tf.constant([[0,0,1], [1,0,1]], dtype=tf.int32)

acc = tf.metrics.accuracy(labels, predictions)

with tf.Session() as sess:
  sess.run(tf.local_variables_initializer())
  res = sess.run(acc)
print(res) 

输出:

(0.0, 0.8333333)

第二个值是我所期望的(我们有 5/6 个值，其中 predictions == labels 所以 5/6 ~= 0.83)，但第一个零值对我来说是个谜？

TensorFlow docs有话要说:

Returns:

• accuracy: A Tensor representing the accuracy, the value of total divided by count.
• update_op: An operation that increments the total and count variables appropriately and whose value matches accuracy.

但这表明两个返回操作的值都应该为 0.83，不是吗？ (但是返回 2 个操作有什么意义呢？!)

感觉我错过了一些基本的东西!

Answer 1

根据 tensorflow 代码和描述，第一个值是在没有最新批处理数据的情况下计算的精度(在流数据的情况下)，第二个值是使用所有数据计算的最终精度。 Tensorflow 使用它来进行数据的流处理。