笔记 - tensorflow用法：对独热编码分类结果进行评估

• 语法知识
  • argmax – 返回指定维度上最大值的索引
  • equal – 比较给定的两个值是否一致，支持广播
  • cast – 把布尔值转换成0 1
  • reduce_mean --求加和平均
  • …

import tensorflow as tf

"""
给出样本集的预测分类与实际分类（独热编码）
评估准确率
"""

y = tf.constant([[0, 0, 1], [1, 0, 0]], dtype=tf.float32)
y_pred = tf.random_uniform(shape=(2, 3))

"""
粗糙思路（纯逻辑） + 实现思路（加上输入值，输出值，数据结构等细节）：
选出最后的样本分类（选出索引）
比较两个索引是否一致，一致为1，不一致为0
最后得到一个01数组，加和求平均即为准确率
"""
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_pred, 1)), dtype=tf.float32))
with tf.Session() as sess:
    print(accuracy.eval())

标签：编码,分类,cast,argmax,独热,索引,一致,tf,tensorflow
来源： https://blog.csdn.net/chen_holy/article/details/90105391