我正在穿过this tutorial。
我不知道如何评估分类器，尤其是找到它的敏感性、特异性、AUC 等。
我在 TensorFlow 文档（this 和 this）中找到了这些，但不知道如何将其与文章中显示的代码一起使用。
我怎样才能找到文章中显示的代码的这些措施？
【问题讨论】：
sklearn 指标功能即可轻松
标签： python tensorflow statistics evaluation auc
所以在我看来，本教程是关于对图片进行分类的，它是狗还是猫。训练完成后，你会用一个测试数据集（训练中没有用到的图片）对这些测试数据点进行评估，对这两个类别进行预测（例如：猫：0.08 狗：0.92）和然后选择具有最高值的类。然后比较预测的类是否与标签匹配。例如，现在您对 100 个测试图像执行此操作，然后您有 x 个错误检测和 y 个正确识别的测试数据集。然后，这将计算模型的准确性。
在 Tensorflow 中，您可以查看图片是否已正确分类，如下所示：
corr_pred = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), label)
一次评估多张图片：here
【讨论】：