确认我在这里没有接受测试集的培训

Question

我是tensorflow的新手，只是想说明如果我不在图中调用优化节点，我就不会在测试集上进行培训。

这是一个优化器节点;

opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate = learning_rate)
opt_operation = opt.minimize(mse) 

这是我的训练步骤。只是想澄清一下，只计算方括号中的节点;正在调用opt_operation，因此模型中的权重正在更新？

_,yPred_,loss, score = sess.run([opt_operation,yPred,mse,diceScore],
                                 feed_dict={x:batchX,y_:batchY,learning_rate:lr})

最后，这是我的测试步骤，不会调用opt_operation。

loss,score = sess.run([mse,diceScore],
                      feed_dict={x:batchX,y_:batchY})

这个最终sess.run步骤中的训练不正确吗？

Answer 1

是的，没错。 仅在执行vv <- VarCorr(m3) vv2 <- vv[c("subject1","position:subject1","comparison1","Residual"),] storage.mode(vv2) <- "numeric" print(vv2,digits=4) Variance StdDev subject1 7.849e-02 2.802e-01 position:subject1 4.681e-11 6.842e-06 comparison1 7.905e-02 2.812e-01 Residual 8.818e-01 9.390e-01 时执行训练步骤。

你的最后一步：

opt_operation

仅评估loss,score = sess.run([mse,diceScore], feed_dict={x:batchX,y_:batchY}) 和mse张量：未进行优化。