Python 如何在Tensorflow中绘制精度曲线

下面我将为MNIST分类建立一个简单的网络。我想画出同样的损耗和精度曲线。我看到并得到了一个很好的损失曲线。但我不知道如何做到同样的准确性。我在

优化功能中尝试了以下代码

session.run(optimizer, feed_dict=feed_dict_train)
if i % 100 == 0:
    loss=session.run(cost, feed_dict=feed_dict_train)
    acc = session.run(accuracy, feed_dict=feed_dict_train)
    loss_list.append(loss)
    acc_list.append(acc)
    plt.plot(loss_list,acc_list)

然后出错了

InvalidArgumentError：必须为占位符张量“y_true_cls”输入一个值，该值的数据类型为int64，形状为[？]
[[node y_true_cls（定义于：2）]]

由于某些原因，我无法在
优化功能
内运行
准确性
。如何获得精度曲线？
y\u true\u cls说明您需要给出真正的类标签。从您提到的博客：-

feed_dict_test = {x: data.x_test,
                  y_true: data.y_test,
                  y_true_cls: data.y_test_cls}
def print_accuracy():
    # Use TensorFlow to compute the accuracy.
    acc = session.run(accuracy, feed_dict=feed_dict_test)

    # Print the accuracy.
    print("Accuracy on test-set: {0:.1%}".format(acc))

正如您所看到的，精度是fedfeed\u dict\u test，它有y\u true\u cls，即“true\u标签”只有在预测和真实类标签的帮助下，我们才能找到准确度。
您的错误状态是您需要提供第二个值。考虑向您添加完整代码question@Sharky代码与GitHub链接中的代码相同，我刚刚在Optimize函数中添加了额外的代码哦，是的。这就是错误的原因。但是我怎样才能得到准确度曲线呢？