深度學習的混亂矩陣

我一直在嘗試打印出我的模型的混亂矩陣，但未能如願。深度學習的混亂矩陣

但是，我成功地獲得了一個（7x7）混淆矩陣但是張量格式。

我是Tensorflow新手，所以請幫助我顯示張量。謝謝。

代碼：

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))

輸出：

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"]()]]

來源

2017-08-08 E.Goh

這不是你在TF中運行的東西。它應該是：'用tf.Session（）as sess：print（sess.run（con_mat））'（也有其他錯誤，但是免得以基礎開始;特別是 - 錯誤與佔位符相關 - 你在哪裏使用在你的代碼中佔位符？） – lejlot

似乎你不喂輸入佔位符值來計算tensor正確。

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

來源

2017-08-08 10:29:09

所以在我的情況下，feeddict應該是{y：correct}？而y是標籤的佔位符。@Ishant Mrinal –

對！那可行。 –

我得到了這個錯誤，因爲正確的張量格式： 'raise TypeError（'Feed的值不能是tf.Tensor對象。' TypeError：Feed的值不能是tf.Tensor對象。可接受Feeds值包括Python標量，字符串，列表，numpy ndarrays或TensorHandles.' @Ishant Mrinal，我應該怎麼做？ –

深度學習的混亂矩陣

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