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如何使用tf.相等()在TensorFlow中具有形状=(1,1)的标签张量?
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<p>我在试着评估单个图像。到目前为止还有效。我得到了每个类的概率和正确的标签。但是当我试图用<code>tf.argmax(label, 1)</code>获得类时,我总是得到类“0”。在</p> <pre><code>... image, label = ... # label: Tensor("..", shape=(1, 1), dtype=int32) logits = model(image) # logits: Tensor("..", shape=(1, 10), dtype=float32) predic = tf.nn.softmax(logits) arg_log = tf.argmax(logits, 1) arg_lbl = tf.argmax(label, 1) ... pre, lbl, a_log, a_lbl = sess.run([predic, label, arg_log, arg_lbl]) print(pre) # [[2.0451562e-06 # class 0 # 6.1964911e-06 # class 1 # 4.1852250e-06 # class 2 # 9.9847549e-01 # class 3 - We have a winner :) # 8.2492170e-07 # class 4 # 3.1969071e-06 # class 5 # 1.5037126e-03 # class 6 # 1.6847488e-07 # class 7 # 6.7177882e-07 # class 8 # 3.4959594e-06]] # class 9 print(lbl) # [[3]] print(a_log) # [3] print(a_lbl) # [0] # Why i dont get "3"? ... </code></pre> <p>对于每个数据点,我总是得到“0”。我想继续使用<code>tf.equal()</code>,但是标签的argmax值错误,这当然是不可能的。有什么想法吗?公司名称:</p> ^{pr2}$ <h2>编辑</h2> <p>我每次都得到“0”,因为我得到了索引!我把问题改为: 如何使用tf.argmax公司()在张量流中的形状=(1,1)的张量上? 收件人: 如何使用tf.相等()在TensorFlow中具有形状=(1,1)的标签张量?在</p>
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1天前
擅长:python、mysql、java
<p>任何形状(1,1)数组都将只包含一个元素。该元素必须是数组中的最大元素。在</p>
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