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tf.estimator -如何在每个纪元后打印测试集的精度?

在tf.estimator中,可以通过使用tf.estimator.EstimatorSpec中的eval_metric_ops参数来在每个纪元后打印测试集的精度。eval_metric_ops参数允许我们定义一个字典,其中包含我们想要评估的指标。

首先,我们需要定义一个评估函数来计算测试集的精度。这个评估函数将接收模型的预测值和真实标签作为输入,并返回一个包含精度指标的字典。

下面是一个示例评估函数的代码:

代码语言:txt
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def eval_metrics(labels, predictions):
    accuracy = tf.metrics.accuracy(labels=labels, predictions=predictions['classes'])
    return {'accuracy': accuracy}

在这个示例中,我们使用tf.metrics.accuracy函数来计算精度。labels参数是真实标签,predictions参数是模型的预测值。

接下来,在tf.estimator.EstimatorSpec中,我们可以将eval_metric_ops参数设置为我们定义的评估函数。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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eval_ops = eval_metrics(labels, predictions)
eval_spec = tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, loss=loss, eval_metric_ops=eval_ops)

在这个示例中,我们将eval_metric_ops参数设置为eval_metrics函数的返回值。

最后,在训练过程中,我们可以使用tf.estimator.train_and_evaluate函数来同时训练模型和评估模型。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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train_spec = tf.estimator.TrainSpec(input_fn=train_input_fn, max_steps=num_train_steps)
eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(input_fn=eval_input_fn, steps=None, throttle_secs=eval_interval_secs)
tf.estimator.train_and_evaluate(estimator, train_spec, eval_spec)

在这个示例中,train_input_fn是用于训练的输入函数,eval_input_fn是用于评估的输入函数,eval_interval_secs是评估的时间间隔。

通过以上步骤,我们可以在每个纪元后打印测试集的精度。

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