python - 如何在Tensorflow中绘制精度曲线

Question

我正在关注this tutorial构建一个简单的 MNIST 分类网络。我想绘制相同的损失和精度曲线。我看到this SO post并得到了很好的损失曲线。但我不知道如何做同样的事情来提高准确性。我在优化函数

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)

出现错误

InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'y_true_cls' with dtype int64 and shape [?] [[node y_true_cls (defined at :2) ]]

由于某种原因，我无法在优化函数内运行准确性。如何获得准确度曲线？

Answer 1

y_true_cls 指出您需要提供真实的类标签。从您提到的博客中:-

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))

正如您所看到的，准确性被输入到 feed_dict_test 中，其中 y_true_cls 为“True_Labels”。 只有借助预测和真实类别标签，我们才能找到准确性。