tensorflow用混淆矩陣進行評估

Question

在tensorflow CNN教程中 ，它計算准確性，但我想從中利用混淆矩陣。

我立即想到了三種不同的方法：

1. 我嘗試直接計算預測結果而不是tensorflow中的top_k_op，然后我可以使用sklearn。 但我失敗了，因為它使用多個線程來計算（ 第88行 ）;

2. 我嘗試加載訓練好的變量並給cifar10.inference提供新的占位符，但又失敗了，因為它將batch_image定義為輸入（ 第225行 ）;

3. 最后一種方法是定義一個新操作來替換128行

    top_k_op = tf.nn.in_top_k(logits, labels, 1) 

   但我找不到合適的操作可以做到這一點。

這讓我困擾了好幾天。 請幫忙。 先感謝您。

Answer 1

只有在對所有數據集運行“推理”后，才能使用sklearn的confusion_matrix。 這意味着，如果要修改eval_only函數，則應將所有分數累積到某個線程安全容器（列表）中。 然后在所有線程停止后（第113行），您可以運行單一混淆矩陣計算。

此外，如果你想在圖表中做到這一點，TensorFlow最近得到了confusion_matrix op你可以嘗試使用。 也就是說，它只適用於批處理，因此您需要增加批處理以獲得任何類型的解析或編寫自定義聚合器。