深度學習的困惑矩陣

Question

我一直在嘗試為我的模型打印混淆矩陣，但是沒有這樣做。

但是，我成功地獲得了張量格式的（7x7）混淆矩陣。

我是Tensorflow的新手，所以請幫助我顯示張量。 謝謝。

碼：

con_mat = tf.confusion_matrix(labels=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], predictions=correct, num_classes=n_classes,
                              dtype=tf.int32, name=None)
with tf.Session():
    print('Confusion Matrix: \n\n', tf.Tensor.eval(con_mat, feed_dict=None, session=None))

輸出：

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Shape [-1,100,88] has negative dimensions
 [[Node: Placeholder = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[?,100,88], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"]()]]

Answer 1

看來您沒有輸入輸入的占位符值來計算tensor正確。

feeddict = {your_placeholder: value}
with tf.Session() as sess:
    print('Confusion Matrix: \n\n', tf.Tensor.eval(con_mat, feed_dict=feeddict, session=sess))