Python 评估TensorFlow Slim时显示标签

我在自学TensorFlow，目前正在试验repo中不同的图像分类模型。在那里的教程之后，我对一个经过预培训的

inception\u v2\u resnet

模型进行了微调，并正在尝试实现它。我想知道是否有任何简单的方法来修改脚本以打印它正在分类的图像的标签？这将有助于调整此脚本以用于测试集。

slim中的函数负责实际调用session.run（在图像上运行），因此您需要修改位置。

slim中的函数负责实际调用session.run（在图像上运行），这就是你想要修改的地方。

我知道这篇文章有点老了，但在这段时间里我在玩tensorflow。也许有人会在这里找到答案

您可以在求值循环中打印eval_op，它可以处理其他数据，而不仅仅是名称\u to \u updates.values（）。 最初写的是：

eval_op = list(names_to_updates.values())

但您可以将其更改为：

eval_op = tf.Print(list(names_to_updates.values()), [predictions], message="predictions:", summarize=100)

输出示例：

INFO:tensorflow:Evaluation [1/111]
I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] predictions:[11 3 3 9]
INFO:tensorflow:Evaluation [2/111]
I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] predictions:[8 10 3 7]

“Predicts:”后面的数组中的数字是输出的标签数

---

以同样的方式，您可以输出例如错误标记的图像文件名，如此处所述（）

我知道这篇文章有点旧，但我在这段时间内正在使用tensorflow。也许有人会在这里找到答案

您可以在求值循环中打印eval_op，它可以处理其他数据，而不仅仅是名称\u to \u updates.values（）。 最初写的是：

eval_op = list(names_to_updates.values())

但您可以将其更改为：

eval_op = tf.Print(list(names_to_updates.values()), [predictions], message="predictions:", summarize=100)

输出示例：

INFO:tensorflow:Evaluation [1/111]
I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] predictions:[11 3 3 9]
INFO:tensorflow:Evaluation [2/111]
I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] predictions:[8 10 3 7]

“Predicts:”后面的数组中的数字是输出的标签数

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用同样的方法，您可以输出例如错误标记的图像文件名，如此处所述（）

在这种情况下，我想我必须在修改后重建tensorflow。您能完成此任务吗？我在“求值”函数下看不到标签数组。@Ogail我还没有机会完成这项任务。如果是这样，我想我必须在修改后重建tensorflow。你能完成这项任务吗？我在“求值”函数下看不到标签数组或可用的标签数组。@Ogail我还没有机会完成这项任务。