トレーニングセット全体の精度を計算する

Question

私は、テンソルフローを持つ畳み込みニューラルネットワークの最初のテストを行っています。私は、プログラミングガイドのキューランナーとの推奨方法を適用しました（下記のセッション定義を参照）。出力はcnnからの最後の結果です（ここでは最後のステップのみです）。 label_batch_vectorはトレーニングラベルのバッチです。

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() 

私の問題は、精度が各バッチで計算され、各エポックごとに計算されることです。私は次のことを行う必要があります：epoch_accuracyテンソルを初期化する。epochで計算されたバッチ精度のそれぞれをepoch_accuracyに追加する。エポックショーの最後に、計算されたトレーニングセットの精度が示されます。しかし、私が実装したこのキュースレッド（実際にはTensorFlowから推奨されるメソッド）を使って、このような例は見つけられません。誰も助けることができますか？

Answer 1

データストリーム（ここでは一連のバッチ）の精度を計算するには、テンソルフローでtf.metrics.accuracy関数を使用できます。 tf.metrics（AUC、リコールなどのすべての関数：

sess.run(accuracy) 

PS：here

あなたは次にあなたがこの方法の精度を更新することができ、この

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

のようなオペアンプを定義し、そのドキュメントを参照してください。 ）サポートストリーミング