第一个TF程序：评估模型

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那么我们的模型性能如何呢？

首先让我们找出那些预测正确的标签。tf.argmax 是一个非常有用的函数，它能给出某个tensor对象在某一维上的其数据最大值所在的索引值。由于标签向量是由0,1组成，因此最大值1所在的索引位置就是类别标签，比如tf.argmax(y,1)返回的是模型对于任一输入x预测到的标签值，而 tf.argmax(y_,1) 代表正确的标签，我们可以用 tf.equal 来检测我们的预测是否真实标签匹配(索引位置一样表示匹配)。

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))

这行代码会给我们一组布尔值。为了确定正确预测项的比例，我们可以把布尔值转换成浮点数，然后取平均值。例如，[True, False, True, True] 会变成 [1,0,1,1] ，取平均值后得到 0.75.

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))

最后，我们计算所学习到的模型在测试数据集上面的正确率。

print sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})

这个最终结果值应该大约是91%。
这个结果好吗？嗯，并不太好。事实上，这个结果是很差的。这是因为我们仅仅使用了一个非常简单的模型。不过，做一些小小的改进，我们就可以得到97％的正确率。最好的模型甚至可以获得超过99.7％的准确率！（想了解更多信息，可以看看这个关于各种模型的性能对比列表。)

比结果更重要的是，我们从这个模型中学习到的设计思想。不过，如果你仍然对这里的结果有点失望，可以查看下一个教程，在那里你可以学习如何用FensorFlow构建更加复杂的模型以获得更好的性能！

源代码

以下是我们第一个tensorflow程序的源代码：

#inport Minst dataset
import input_data  
mnist = input_data.read_data_sets("data0",one_hot=True) 
import tensorflow as tf
x = tf.placeholder("float", [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)

# the correct value:
y_ = tf.placeholder("float",[None,10])
#the cross_entropy:
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))

#backpropagation algorithm
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

#initialize variables
init = tf.initialize_all_variables()

#start our model
sess = tf.Session()
sess.run(init)

#train our model
for i in range(1000):
 batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
 sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y_: batch_ys})

#evaluate our model
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
print sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y_:mnist.test.labels})

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参考文档：

[1] MNIST机器学习入门 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html
[2] TensorFlow下MNIST数据集下载脚本input_data.py http://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/54896959

取自“http://www.openbrains.net/mediawiki/index.php?title=第一个TF程序：评估模型&oldid=8947”