「output_graph.pb」と「output_labels.txt」からTensorflow Confusion Matrixを生成するにはどうすればよいですか？

Question

私はこのチュートリアルに従い、自分のイメージを使って再学習しました。 https://www.tensorflow.org/tutorials/image_retraining

これで、output_graph.pbとoutput_labels.txt（画像を分類するために他のコードで使用できる）が完成しました。

しかし、私は実際にテスト画像のフォルダ（または少なくとも訓練された画像）を使って混乱マトリクスをどのように生成しますか？

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/confusion_matrix がありますが、それは役に立たないようです。

このスレッドは単なるラベルではなく、実際のファイルを表現するために数字を使用してのようですが、本当にわからない：how to create confusion matrix for classification in tensorflow

そして、このスレッドでコードを使用する方法イム本当にわからないのいずれか： How do i create Confusion matrix of predicted and ground truth labels with Tensorflow?

Answer 1

私は、この手順のようなものを使用して、手動であなたの混同行列を作成しようとする：

• ちょうどトップラベルを印刷するlabel_image例を変更します。
• フォルダ内のすべての画像に対して、変更されたlabel_imageを繰り返し呼び出すスクリプトを作成します。
• スクリプトでground truthラベルを印刷し、label_imageを呼び出して予測されたラベルを印刷します。

  リンゴ、リンゴ リンゴ、ナシ 梨、梨 梨、オレンジ ...

  ：あなたは今、コンソールでこのような何かを、すべてのラベルのテキストリストを持っている必要があり

 | apple | pear | orange 
-------+---------------------- 
apple | 
pear | 
orange | 

各セルWIL値：

今は、すべてのラベルの行と列の両方の名前のスプレッドシートを作成しますlは、行、列のコンソールリストに表示されるペア数です。小さな画像の場合、これを手動で計算するか、あまりにも多くの画像がある場合はこれを計算するためのスクリプトを書くことができます。