TensorFlow：我如何獲得tf.contrib.metrics.streaming_mean_iou中的total_cm

我目前使用tf.contrib.metrics.streaming_mean_iou來計算IoU精度。這個函數只返回mean_iou，而我想要每個類的精度。TensorFlow：我如何獲得tf.contrib.metrics.streaming_mean_iou中的total_cm

我該怎麼辦？

來源

2016-10-31 Seven

tf.contrib.metrics.confusion_matrix看起來像你所需要的。一旦你有了混淆矩陣，你可以use that to compute the precision for each class。

來源

2016-10-31 20:41:30

是的，它的工作原理。同時，我發現這個函數[streaming_mean_iou]（https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/metrics/python/ops/metric_ops.py#L2732）的工作方式相同，並且存在本地變量[total_confusion_matrix]（https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/metrics/python/ops/metric_ops.py#L2786），添加到[LOCAL_VARIABLES]（https： //github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/metrics/python/ops/metric_ops.py#L99）集合。有沒有辦法訪問一個局部變量？ – Seven

我想我明白了。我可以使用tf.local_variables（）來獲取所有局部變量。雖然我的程序中只有一個局部變量，但我明白了。如果有更多的變量，我可以過濾他們的名字來獲得我想要的變量。 – Seven

你也可以使用tf.Graph.get_tensor_by_name，我認爲它應該適用於局部變量（例如，通過tf.get_default_graph（）可以訪問的Graph對象上調用get_tensor_by_name）。 –

TensorFlow：我如何獲得tf.contrib.metrics.streaming_mean_iou中的total_cm

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