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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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python 用弹性大小的X,Y分别计算训练/测试集的准确性相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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

如何将训练和测试数据集拆分为 X_Train y_train 和 X_Test y_Test? [复制]

view的滑动和弹性滑动