Python 精度始终为零张量流度量

我使用tf指标计算精度和召回率，但总是得到0.0，但我自己计算时获得了很好的准确性，是tensorflow的错误还是我做错了什么

with tf.name_scope("pointwise_accuracy"):
    correct_predictions = tf.equal(self.predictions, tf.argmax(self.input_y, 1))
    self.classification_accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predictions, "float"), name="accuracy")
    self.precision = tf.metrics.precision(self.input_y, self.logits, name="precison")[0]

输出 精度-0.0

仅用于二进制分类问题，其参数必须全部为

0

或

1

，因为正如文档所说，它们将转换为

bool

。如果您确实在处理一个二进制分类问题，但希望使用logits作为参数，那么可以查看，它允许您指定一个阈值，在该阈值下，预测将被视为真

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但是，由于您的手动计算使用了

tf.argmax

，因此它看起来更像是一个多类分类问题，在这种情况下，您通常不谈论精度/召回，而只谈论准确性，因此您可以查看并传递

tf.argmax（self.input_y，1）

和

self.predictions

作为参数。

谢谢，我正在研究一个多类问题。