回答編集履歴
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初期化を追加
answer
CHANGED
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@@ -7,6 +7,8 @@
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7
7
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`train_accuracy += sess.run(acc, feed_dict={`
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に修正してはいかがでしょうか
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+
あとはこれをしようとすると、`train_accuracy`を初期化しないといけませんね。
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+
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**■テスト精度**
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上のやり方でうまくいくようなら、`train_accuracy `関係のコードをコピペして、trainという文字列をtestに置換して動かせばうまくいきそうです。
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@@ -18,6 +20,7 @@
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for step in range(FLAGS.max_steps):
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# 訓練
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#############################################
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+
train_accuracy = 0
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for i in range(int(len(train_image)/FLAGS.batch_size)):
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# batch_size分の画像に対して訓練の実行
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batch = FLAGS.batch_size*i
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@@ -48,6 +51,7 @@
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# テスト
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#############################################
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# テストデータに対する精度を表示
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+
test_accuracy= 0
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for i in range(int(len(test_image)/FLAGS.batch_size)):
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# batch_size分の画像に対して訓練の実行
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batch = FLAGS.batch_size*i
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1
コード中のコメント修正
answer
CHANGED
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@@ -26,16 +26,18 @@
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26
26
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images_placeholder: train_image[batch:batch+FLAGS.batch_size],
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27
27
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labels_placeholder: train_label[batch:batch+FLAGS.batch_size],
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28
28
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keep_prob: 0.5})
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+
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29
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-
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+
# 1 batch終わるたびにデータを追加する
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train_accuracy += sess.run(acc, feed_dict={
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images_placeholder: train_image,
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labels_placeholder: train_label,
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keep_prob: 1.0})
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+
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+
# 1 step毎にデータを表示する
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print("step %d, training accuracy %g" %(step, train_accuracy))
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# TensorBoard
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# 1 step終わるたびにTensorBoardに表示する値を追加する
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summary_str = sess.run(summary_op, feed_dict={
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images_placeholder: train_image,
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@@ -54,11 +56,14 @@
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images_placeholder: test_image[batch:batch+FLAGS.batch_size],
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labels_placeholder: test_label[batch:batch+FLAGS.batch_size],
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keep_prob: 0.5})
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+
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-
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+
# 1 batch終わるたびにデータを追加する
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test_accuracy += sess.run(acc, feed_dict={
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images_placeholder: test_image,
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labels_placeholder: test_label,
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keep_prob: 1.0})
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+
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+
# 1 step毎にデータを表示する
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print("step %d, testing accuracy %g" %(step, test_accuracy))
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