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问输入到tensorflow in_top_k应该是1级还是2级？
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Stack Overflow用户

提问于 2018-10-10 04:12:01

回答 1查看 986关注 0票数 1

我试着用in_top_k函数做实验，看看这个函数到底在做什么。但我发现了一些令人困惑的行为。

首先，我编写了如下代码

import numpy as np
import tensorflow as tf

target = tf.constant(np.random.randint(2, size=30).reshape(30,-1), dtype=tf.int32, name="target")
pred = tf.constant(np.random.rand(30,1), dtype=tf.float32, name="pred")
result = tf.nn.in_top_k(pred, target, 1)

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    targetVal = target.eval()
    predVal = pred.eval()
    resultVal = result.eval()

然后生成以下错误：

ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 2 for 'in_top_k/InTopKV2' (op: 'InTopKV2') with input shapes: [30,1], [30,1], [].

然后我把代码更改为

import numpy as np
import tensorflow as tf
target = tf.constant(np.random.randint(2, size=30), dtype=tf.int32, name="target")
pred = tf.constant(np.random.rand(30,1).reshape(-1), dtype=tf.float32, name="pred")
result = tf.nn.in_top_k(pred, target, 1)

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    targetVal = target.eval()
    predVal = pred.eval()
    resultVal = result.eval()

但现在错误变成了

ValueError: Shape must be rank 2 but is rank 1 for 'in_top_k/InTopKV2' (op: 'InTopKV2') with input shapes: [30], [30], [].

那么输入是1级还是2级呢？

neural-network

python

tensorflow

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-10-10 05:33:43

对于in_top_k，targets需要为1级(类指数)和predictions级别2(每个类的分数)。这可以很容易地看到从医生那里。

这意味着这两条错误消息实际上每次都会抱怨不同的输入(目标是第一次，预测是第二次)。无论哪种方式，下面的片段应该更类似于它：

import numpy as np
import tensorflow as tf

target = tf.constant(np.random.randint(2, size=30), dtype=tf.int32, name="target")
pred = tf.constant(np.random.rand(30,1), dtype=tf.float32, name="pred")
result = tf.nn.in_top_k(pred, target, 1)

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    targetVal = target.eval()
    predVal = pred.eval()
    resultVal = result.eval()

在这里，我们基本上结合了“两个片段的优点”：第一个片段的预测和第二个片段中的目标。然而，就我理解文档的方式而言，即使对于二进制分类，我们也需要两个预测值，每个类一个。所以就像

import numpy as np
import tensorflow as tf

target = tf.constant(np.random.randint(2, size=30), dtype=tf.int32, name="target")
pred = tf.constant(np.random.rand(30,1), dtype=tf.float32, name="pred")
pred = tf.concat((1-pred, pred), axis=1)
result = tf.nn.in_top_k(pred, target, 1)

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    targetVal = target.eval()
    predVal = pred.eval()
    resultVal = result.eval()

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/52732523

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