TFboy养成记 MNIST Classification (主要是如何计算accuracy)
Posted 不说话的汤姆猫
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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TFboy养成记 MNIST Classification (主要是如何计算accuracy)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
参考:莫烦。
主要是运用的MLP。另外这里用到的是批训练:
这个代码很简单,跟上次的基本没有什么区别。
这里的lossfunction用到的是是交叉熵cross_entropy.可能网上很多形式跟这里的并不一样。
这里一段时间会另开一个栏。专门去写一些机器学习上的一些理论知识。
这里代码主要写一下如何计算accuracy:
1 def getAccuracy(v_xs,v_ys): 2 global y_pre 3 y_v = sess.run(y_pre,feed_dict={x:v_xs}) 4 correct_prediction = tf.equal(tf.arg_max(y_v,1),tf.arg_max(v_ys,1)) 5 accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)) 6 result = sess.run(accuracy,feed_dict={x:v_xs,y:v_ys}) 7 8 return result
首先得到ground truth,与预测值,然后对着预测值得到tf,arg_max---->你得到的是以float tensor,tensor上的各个值是各个分类结果的可能性,而argmax函数就是求里面的最大值的下表也就是结果。
注意这里每次得到的是一个batch的结果,也就是说以一个【9,1,2,、。。。。】的这种tensor,所以最后用tf.equal得到一个表示分类值与实际类标是否相同的Bool型tensor。最后把tensor映射到0,1,两个值上就可以了.
可能会有人问为什么不用int表示而是用float32来表示呢?因为下面腰酸的是准确率,如果是int32,那么按tensorflow的整数除法运算是直接取整数部分不算小数点的。(这几个涉及到的函数在之前的博客)
全部代码:
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Sun Jun 18 15:31:11 2017 4 5 @author: Jarvis 6 """ 7 8 import tensorflow as tf 9 import numpy as np 10 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 11 12 def addlayer(inputs,insize,outsize,activate_func = None): 13 W = tf.Variable(tf.random_normal([insize,outsize]),tf.float32) 14 b = tf.Variable(tf.zeros([1,outsize]),tf.float32) 15 W_plus_b = tf.matmul(inputs,W)+b 16 17 if activate_func == None: 18 return W_plus_b 19 else: 20 return activate_func(W_plus_b) 21 def getAccuracy(v_xs,v_ys): 22 global y_pre 23 y_v = sess.run(y_pre,feed_dict={x:v_xs}) 24 correct_prediction = tf.equal(tf.arg_max(y_v,1),tf.arg_max(v_ys,1)) 25 26 accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)) 27 result = sess.run(accuracy,feed_dict={x:v_xs,y:v_ys}) 28 29 return result 30 mnist = input_data.read_data_sets(‘MNIST_data‘, one_hot=True) 31 32 x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) 33 y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) 34 #h1 = addlayer(x,784,14*14,activate_func=tf.nn.softmax) 35 #y_pre = addlayer(h1,14*14,10,activate_func=tf.nn.softmax) 36 y_pre = addlayer(x,784,10,activate_func=tf.nn.softmax) 37 38 cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y*tf.log(y_pre),reduction_indices=[1])) 39 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) 40 41 sess = tf.Session() 42 sess.run(tf.global_variables_initializer()) 43 for i in range(10001): 44 x_batch,y_batch = mnist.train.next_batch(100) 45 sess.run(train_step,feed_dict={x:x_batch,y:y_batch}) 46 47 if i % 100 == 0: 48 print (getAccuracy(mnist.test.images,mnist.test.labels)) 49
以上是关于TFboy养成记 MNIST Classification (主要是如何计算accuracy)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
TFboy养成记 简单小程序(Variable & placeholder)