tf.confusion_matrix计算出来多了一行和一列

2024-10-21

混淆矩阵(Confusion matrix)的原理及使用(scikit-learn 和 tensorflow)

原理在机器学习中, 混淆矩阵是一个误差矩阵, 常用来可视化地评估监督学习算法的性能. 混淆矩阵大小为 (n_classes, n_classes) 的方阵, 其中 n_classes 表示类的数量. 这个矩阵的每一行表示真实类中的实例, 而每一列表示预测类中的实例 (Tensorflow 和 scikit-learn 采用的实现方式). 也可以是, 每一行表示预测类中的实例, 而每一列表示真实类中的实例 (Confusion matrix From Wikipedia 中的定义). 通过混淆矩

锁定TABLE的首行和首列

1. 2. 3. <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="

StringGrid 实例1：初始化StirngGrid的首行和首列

实例1:初始化StirngGrid的首行和首列

excel同时冻结首行和首列怎么操作

之前ytkah只知道excel可以冻结首行或首列,但还不清楚如何同时冻结excel首行和首列,后面看到小C的报表,问了他才明白怎么操作. 首先,我们先把选中B2单元格,点击导航菜单的“视图” - “冻结窗格” - “冻结拆分窗格” 那如果想冻结前两行前三列可以吗?答案是可以的,选中D3,再点击冻结拆分窗格.“D”代表列的序列号,以字母形式表示,“3”代表行序列号,用数字表示,想冻结几行几列就选中行.列序号加1的单元格,再冻结就可以了

WPF Datagrid 控制第一行和第一列之间的空白

原文:WPF Datagrid 控制第一行和第一列之间的空白这个位置就是这里我们更改 DataGridControltemplate 模板看树形结构里面是一个BUtton 功能是全选能找到了那就直接改掉就可以 <ControlTemplate x:Key="DataGridControlTemplate1" TargetType="{x:Type DataGrid}"> <Border BorderBrush="{Temp

[No0000C1]Excel 删除空白行和空白列VBA代码

在exce中删除空行和空列的方法有很多,相对而言删除空行较为简单,只需进行筛选,将空白行筛选出来,删除即可,但要删除空列比较困难.因为你不能按列进行筛选删除.Excel中没有这个功能.当然你可以用另外一种方法,就是按列进行排序将空白列排序在一起,然后删除,但这种方法面临着列的顺序被打乱的问题,吃力不讨好.本文将利用Excel中强大VBA功能来完成. 假设要删除如下图中的空白行或空白列: 文件->选项->自定义功能区->主选项卡->开发工具插入按钮表单控件或者ActiveX控件都

给定 n×n 的实数矩阵，每行和每列都是递增的，求这 n^2 个数的中位数。

#define COL 4 #define ROW 4 int findMedian(int matrix[][COL], int row, int col) { int* arr = new int[row]; memset(arr, 0, sizeof(int) * row); for (int i = 0; i < row; ++i) { int mid1 = matrix[i][col / 2]; int mid2 = col & 1 ? mid1 : matrix[i][col /

Excel清除无用数据行和数据列

http://jingyan.baidu.com/article/6525d4b13ae608ac7c2e9478.html ctrl+shift+↓ ctrl+- ctrl+shift+→ ctrl+-

地上有一个m行和n列的方格。一个机器人从坐标0,0的格子开始移动，每一次只能向左，右，上，下四个方向移动一格，但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。例如，当k为18时，机器人能够进入方格（35,37），因为3+5+3+7 = 18。但是，它不能进入方格（35,38），因为3+5+3+8 = 19。请问该机器人能够达到多少个格子？

// test20.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<vector> #include<string> #include<queue> #include<stack> #include<cstring> #include<string.h> #include<deque> #incl

深度学习原理与框架-Tensorflow基本操作-mnist数据集的逻辑回归 1.tf.matmul(点乘操作) 2.tf.equal(对应位置是否相等) 3.tf.cast(将布尔类型转换为数值类型) 4.tf.argmax(返回最大值的索引) 5.tf.nn.softmax(计算softmax概率值) 6.tf.train.GradientDescentOptimizer(损失值梯度下降器)

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每

BERT模型在多类别文本分类时的precision, recall, f1值的计算

BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果.在处理文本分类问题时,即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型,也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中(如text-CNN等).总之现在只要你的计算资源能满足,一般问题都可以用BERT来处理,此次针对公司的一个实际项目——一个多类别(61类)的文本分类问题,其就取得了很好的结果. 我们此次的任务是一个数据分布极度不平衡的多类别文本分类(有的类别下只有几个或者十几个样本,有的类别下

confusion_matrix（混淆矩阵）

作者:十岁的小男孩凡心所向,素履可往目录监督学习—混淆矩阵是什么?有什么用?怎么用? 非监督学习—匹配矩阵混淆矩阵矩阵每一列代表预测值,每一行代表的是实际的类别.这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆(也就是一个class被预测成另一个class). 假设有一个用来对猫(cats).狗(dogs).兔子(rabbits)进行分类的系统,混淆矩阵就是为了进一步分析性能而对该算法测试结果做出的总结.假设总共有 27 只动物:8只猫, 6条狗, 13只兔子.结果的混淆矩阵如上

tf中计算图执行流程学习【转载】

转自:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79028003 https://blog.csdn.net/qian99/article/details/70500166 https://my.oschina.net/u/876354/blog/1930490 1.计算图 Tensorflow是基于图(Graph)的计算框架,图的节点由事先定义的运算(操作.Operation)构成,图的各个节点之间由张量(tensor)来链接,Tensorflow

ROS TF——learning tf

在机器人的控制中,坐标系统是非常重要的,在ROS使用tf软件库进行坐标转换. 相关链接:http://www.ros.org/wiki/tf/Tutorials#Learning_tf 一.tf简介我们通过一个小小的实例来介绍tf的作用. 1.安装turtle包 $ rosdep install turtle_tf rviz $ rosmake turtle_tf rviz 2.运行demo 运行简单的demo: $ roslaunch turtle_tf turtle_tf_

OpenJudge计算概论-错误探测

/*======================================================================== 错误探测总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述给出由0和1组成的矩阵,如果矩阵的每一行和每一列的1的数量都是偶数,则认为符合条件. 你的任务就是检测矩阵是否符合条件,或者在仅改变一个矩阵元素的情况下能否符合条件. "改变矩阵元素"的操作定义为0变成1,1变成0. 输入包含多个测试数据.每个测试数据有多行,第一行

03 使用Tensorflow做计算题

我们使用Tensorflow,计算((a+b)*c)^2/a,然后求平方根.看代码: import tensorflow as tf # 输入储存容器 a = tf.placeholder(tf.float16) b = tf.placeholder(tf.float16) c = tf.placeholder(tf.float16) # 计算 d = tf.add(a, b) #加法 e = tf.multiply(d, c) #乘法 f = tf.pow(e, 2) #平方 g = tf.d

SSE图像算法优化系列二十六:和时间赛跑之优化高斯金字塔建立的计算过程。

图像金字塔技术在很多层面上都有着广泛的应用,很多开源的工具也都有对他们的建立写了专门的函数,比如IPP,比如OpenCV等等,这方面的理论文章特别多,我不需要赘述,但是我发现大部多分开源的代码的实现都不是严格意义上的金字塔,而是做了一定的变通,这种变通常常为了快捷的实现类似的效果,虽然这种变通不太会影响金字塔的效果,但是我这里希望从严格意义上对该算法进行优化,比如简要贴一下下面的某个高斯金字塔的代码: public static Mat[] build(Mat img, int level) {

深度学习原理与框架-Tensorboard可视化展示(代码) 1.tf.reuse_default_graph(进行结构图的重置) 2.tf.summary.FileWriter(writer实例化) 3. write.add_graph(graph的写入) 4. tf.summary.merge_all(将summary进行合并) 5.write.add_summary(将所有summary)

1. tf.reuse_default_graph() # 对graph结构图进行清除和重置操作 2.tf.summary.FileWriter(path)构造writer实例化,以便进行后续的graph写入参数说明:path表示路径 3.writer.add_graph(sess.graph) 将当前参数的graph写入到tensorboard中参数说明:sess.graph当前的网络结构图 4. summ = tf.summary.merge_all() # 将所有的summary都添加

深度学习原理与框架-Tensorflow卷积神经网络-cifar10图片分类(代码) 1.tf.nn.lrn(局部响应归一化操作) 2.random.sample(在列表中随机选值) 3.tf.one_hot(对标签进行one_hot编码)

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数局部响应的公式针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for

深度学习原理与框架-Tensorflow卷积神经网络-卷积神经网络mnist分类 1.tf.nn.conv2d(卷积操作) 2.tf.nn.max_pool(最大池化操作) 3.tf.nn.dropout(执行dropout操作) 4.tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(交叉熵损失) 5.tf.truncated_normal(两个标准差内的正态分布)

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # 对数据进行卷积操作参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # 对数据进行池化操作参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷

tf.FIFOQueue()

Tensorflow–tf.FIFOQueue详解描述tf.FIFOQueue根据先进先出(FIFO)的原则创建一个队列.队列是Tensorflow的一种数据结构,每个队列的元素都是包含一个或多个张量的元组,每个元组都有静态的类型和尺寸.入列和出列可以支持一次一个元素,或一次一批元素.它继承于Tensorflow队列执行的基类tf.QueueBase.队列是Tensorflow计算图异步处理张量的重要对象. 初始化init __init__( capacity, dtypes, shapes=N

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