python 用弹性大小的X,Y分别计算训练/测试集的准确性
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X, Y = create_placeholders(n_H0, n_W0, n_C0, n_y)
parameters = initialize_parameters()
Z3 = forward_propagation(X, parameters)
with tf.Session() as sess:
# Run the initialization
sess.run(init)
predict_op = tf.argmax(Z3, 1)
correct_prediction = tf.equal(predict_op, tf.argmax(Y, 1))
# Calculate accuracy on the test set
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
print(accuracy)
train_accuracy = accuracy.eval({X: X_train, Y: Y_train})
test_accuracy = accuracy.eval({X: X_test, Y: Y_test})
以上是关于python 用弹性大小的X,Y分别计算训练/测试集的准确性的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
文本摘要-02-数据标签分离及其数值化
九度OJ1020-最小正方形-判大小
在训练测试拆分之前或之后处理
numpy里面的mean(x==y),python
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