Question

我希望在训练期间每100次迭代保存预测并调用到tensorboard，我需要计算训练和测试数据集的指标。这是我使用的代码：

precision, _ = tf.metrics.precision(labels_placeholder, mypredictions, 
metrics_collections = ['metrics'], updates_collections = ['update_op'])

tf.summary.scalar('train_precision', precision, collections = ['train_metrics'])
tf.summary.scalar('test_precision', precision, collections = ['test_metrics'])

 # the metrics ops have local variables that need to be
 # init'd each time.
 sess.run(tf.local_variables_initializer())            
 for batch in range(100):
     train_images, train_labels = train_dataset.next_batch()
     feed_dict = {images_placeholder: train_images, labels_placeholder: train_labels}
     sess.run(tf.get_collection('update_op'), feed_dict = feed_dict)

 sess.run(tf.get_collection('metrics'), feed_dict = feed_dict)        
 summary_str = sess.run(train_metrics_summary, feed_dict=feed_dict)
 summary_writer.add_summary(summary_str, global_step_val)

 sess.run(tf.local_variables_initializer())            
 for batch in range(100):
     test_images, test_labels = test_dataset.next_batch()
     feed_dict = {images_placeholder: test_images, labels_placeholder: test_labels}
     sess.run(tf.get_collection('update_op'), feed_dict = feed_dict)

 sess.run(tf.get_collection('metrics'), feed_dict = feed_dict)
 summary_str = sess.run(test_metrics_summary, feed_dict=feed_dict)
 summary_writer.add_summary(summary_str, global_step_val)

请注意，要在列车和测试数据上运行并获取相同变量的摘要，我会定义两个用于训练和测试的摘要操作，将它们放在不同的集合中，并分别为列车和测试数据运行两个摘要操作。

我还认为我应该重新初始化update_op的局部变量，因为official doc说

它将sum和count变量设置为零。

我的问题：这是在火车和测试仪上运行操作系统的最佳方法吗？

TF文件也提到了

请注意，在不同输入上多次评估相同指标时，必须指定每个指标的范围，以避免将结果累积在一起：

labels = ...
predictions0 = ...
predictions1 = ...

accuracy0 = tf.contrib.metrics.accuracy(labels, predictions0, name='preds0')
accuracy1 = tf.contrib.metrics.accuracy(labels, predictions1, name='preds1')

但这似乎与我的方法不同，因为我只用一个precision变量定义了一个变量myprediction。而且似乎我不需要担心这个问题，也不需要添加name选项？

Answer 1

使用tf.metrics函数时要记住的最重要的事情是，这里的所有满足标准都是运行指标，是在多次运行中计算运行指标。有关详细信息，请参见本文：http://ronny.rest/blog/post_2017_09_11_tf_metrics/ 因此，这里您要在训练和测试数据上计算累积精度，因为update_op的精度都相同，并且训练和测试的数据集都在更新相同的运行精度。

tensorflow：使用不同的输入

1 个答案: