TensorFlow in_top_k評価入力引数

Question

this linkのチュートリアルに続き、モデルの評価方法を変更しようとしています（下部）。しかし、これは次のエラーを得

topFiver=tf.nn.in_top_k(y, y_, 5, name=None) 

：私は、トップ5の評価を取得したいと思い、私は次のコードを使用しようとしている

File "AlexNet.py", line 111, in <module> 
    topFiver = tf.nn.in_top_k(pred, y, 5, name=None) 
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py", line 346, in in_top_k 
    targets=targets, k=k, name=name) 
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/op_def_library.py", line 486, in apply_op 
    _Attr(op_def, input_arg.type_attr)) 
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/op_def_library.py", line 59, in _SatisfiesTypeConstraint 
    ", ".join(dtypes.as_dtype(x).name for x in allowed_list))) 
TypeError: DataType float32 for attr 'T' not in list of allowed values: int32, int64 

私の知る限り、問題は、tf.nn.in_top_k()がtf.int32またはtf.int64データの場合にのみ機能しますが、データがtf.float32フォーマットであることです。このための回避策はありますか？

Answer 1

tf.nn.in_top_k(predictions, targets, k)への引数は、クラスID（すなわち、predictions行列の列のインデックス）のベクトルでなければなりません。これは、単一クラスの分類問題でのみ機能することを意味します。

問題が単一クラスの問題であれば、y_テンソルは例の真のラベルのワンホットエンコーディングであると仮定します（たとえば、それらをtf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()のような演算に渡すため）。ラベルはもともと整数ラベルとして保存した場合はワンホットにそれらを変換せずにtf.nn.in_top_k()に直接渡し、

• （また、あなたの損失関数としてtf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()を使用することを検討して、それは可能性があるため：場合は、次の2つのオプションがあります。より効率的になります）。

• ラベルが最初にワンホット形式、あなたはtf.argmax()を使用して整数に変換することができます

  labels = tf.argmax(y_, 1) 
  topFiver = tf.nn.in_top_k(y, labels, 5)