我正在训练使用CNN进行图像分类。由于我的数据集的大小有限，我使用转移学习。基本上，我使用谷歌在其重新培训示例（https://www.tensorflow.org/tutorials/image_retraining）中证明的预训练网络。
该模型效果很好，并且具有非常好的准确性。但我的数据集是高度不平衡的，这意味着准确性不是判断模型性能的最佳指标。
通过研究不同的解决方案，一些人建议改变采样方法或使用的性能指标。我选择和后者一起去。
Tensorflow提供了很好的指标，包括AUC，精确度，召回等。
现在，这是回归模型的代码： https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py
我将以下内容添加到add_evaluation_step(result_tensor, ground_truth_tensor)功能：
with tf.name_scope('AUC'):
with tf.name_scope('prediction'):
prediction = tf.argmax(result_tensor, 1)
with tf.name_scope('AUC'):
auc_value = tf.metrics.auc(tf.argmax(ground_truth_tensor, 1), prediction, curve='ROC')
tf.summary.scalar('accuracy', evaluation_step)
tf.summary.scalar('AUC', auc_value)
但是我收到了这个错误：
Traceback（最近一次调用最后一次）：文件 ＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py" ;, 1135行 tf.app.run（main = main，argv = [sys.argv [0]] + unparsed）File＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow /tensorflow/python/platform/app.py" ;, 第44行，在运行中 _sys.exit（main（_sys.argv [：1] + flags_passthrough））文件＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/examples/image_retraining /retrain.py" ;, 第911行，主要 ground_truth_input：train_ground_truth}）文件＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/client/session.py"， 第767行，在运行中 run_metadata_ptr）File＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/client/session.py"， 第965行，在_run feed_dict_string，options，run_metadata）File＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/client/session.py"， 第1015行，在_do_run中 target_list，options，run_metadata）File＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/client/session.py"， 第1035行，在_do_call中 raise type（e）（node_def，op，message）tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError： 试图使用未初始化的值AUC / AUC / auc / false_positives
[[节点：AUC / AUC / auc / false_positives / read = IdentityT = DT_FLOAT， _class = [＆＃34; loc：@ AUC / AUC / auc / false_positives＆＃34;]，_ device =＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0＆＃34;]] < / p>由op u＆＃39; AUC / AUC / auc / false_positives / read＆＃39;引起，定义于：文件 ＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py" ;, 1135行 tf.app.run（main = main，argv = [sys.argv [0]] + unparsed）File＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow /tensorflow/python/platform/app.py" ;, 第44行，在运行中 _sys.exit（main（_sys.argv [：1] + flags_passthrough））文件＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/examples/image_retraining /retrain.py" ;, 第874行，主要 final_tensor，ground_truth_input）File＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py"， 第806行，在add_evaluation_step中 auc_value，update_op = tf.metrics.auc（tf.argmax（ground_truth_tensor，1），预测， curve =＆＃39; ROC＆＃39;）文件 ＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/ops/metrics_impl.py" ;, 第555行，在auc 标签，预测，阈值，权重）文件＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/ops/metrics_impl.py"， 第473行，在_confusion_matrix_at_thresholds中 false_p = _create_local（＆＃39; false_positives＆＃39;，shape = [num_thresholds]）文件 ＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/ops/metrics_impl.py" ;, 第177行，在_create_local中 validate_shape = validate_shape）文件＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/ops/variables.py"， 第226行，在 init 中 expected_shape = expected_shape）文件＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/ops/variables.py"， 第344行，在_init_from_args中 self._snapshot = array_ops.identity（self._variable，name =＆＃34; read＆＃34;）File ＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py" ;, 第1490行，身份 result = _op_def_lib.apply_op（＆＃34; Identity＆＃34;，input = input，name = name）文件 ＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/framework/op_def_library.py" ;, 第768行，在apply_op中 op_def = op_def）File＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/framework/ops.py"， 第2402行，在create_op中 original_op = self._default_original_op，op_def = op_def）File＆＃34; /home/user_2/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/framework/ops.py" ， 第1264行，在 init 中 self._traceback = _extract_stack（）
FailedPreconditionError（参见上面的回溯）：尝试使用 未初始化的值AUC / AUC / auc / false_positives [[节点： AUC / AUC / auc / false_positives / read = IdentityT = DT_FLOAT， _class = [＆＃34; loc：@ AUC / AUC / auc / false_positives＆＃34;]，_ device =＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0＆＃34;]] < / p>
但我不明白为什么会这样，因为主要是我有这个：
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
答案 0 :(得分：18)
试试这个：
init = tf.group(tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())
sess.run(init)