深度学习的混乱矩阵

我一直在尝试打印出我的模型的混乱矩阵，但未能如愿。深度学习的混乱矩阵

但是，我成功地获得了一个（7x7）混淆矩阵但是张量格式。

我是Tensorflow新手，所以请帮助我显示张量。谢谢。

代码：

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))

输出：

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"]()]]

来源

2017-08-08 E.Goh

这不是你在TF中运行的东西。它应该是：'用tf.Session（）as sess：print（sess.run（con_mat））'（也有其他错误，但是免得以基础开始;特别是 - 错误与占位符相关 - 你在哪里使用在你的代码中占位符？） – lejlot

似乎你不喂输入占位符值来计算tensor正确。

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

来源

2017-08-08 10:29:09

所以在我的情况下，feeddict应该是{y：correct}？而y是标签的占位符。@Ishant Mrinal –

对！那可行。 –

我得到了这个错误，因为正确的张量格式： 'raise TypeError（'Feed的值不能是tf.Tensor对象。' TypeError：Feed的值不能是tf.Tensor对象。可接受Feeds值包括Python标量，字符串，列表，numpy ndarrays或TensorHandles.' @Ishant Mrinal，我应该怎么做？ –

深度学习的混乱矩阵

回答

相关问题