如何使用tensorflow将MNIST数据集的一个类作为输入？

我想找到MMNIST数据集中的一个类的准确性。那么我怎样才能基于类来分割它呢？如何使用tensorflow将MNIST数据集的一个类作为输入？

2017-02-05 sidrah junaid

不确定你在问什么。我会回答关于我的理解。如果你想预测只有一个类，例如数字5和其余的数字。然后，首先你需要以这样一种方式标记你的矢量，即可以将所有这些矢量标记为具有基本事实5和“零”的那些矢量，并将其标记为那些其基本事实不是5的矢量。然后，设计只有两个节点的网络在输出中，第一个节点将显示输入向量属于类“一”（或数字5）的概率，第二个节点将显示属于类“零”的概率。然后只是训练你的网络。为了找到准确性，您可以使用简单的技巧，例如只计算您预测的次数，即如果正确的分类的概率高于0.5，则将其归类为该分类。

我希望有帮助，如果不是更好，如果你能更精确地解释你的问题。

来源

2017-02-05 21:52:42

是的非常感谢你这就是我真正想要的东西。你有什么想法如何在张量流和Python中做到这一点，因为即时消息新 –

我可以做这件事吗？ x = tf.placeholder（tf.float32，shape = [None，784]） y_ = tf.placeholder（tf.float32，shape = [None，0]） –

亲爱的，我很困惑你的问题到底是什么。请更新您的问题，并提及您到目前为止所尝试的内容以及您面临的具体问题。 –

如何使用tensorflow将MNIST数据集的一个类作为输入？

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