wmpscc / tensorflowbasedemo Goto Github PK

修正了label定义语句 label = transform_label(totalList[dictlist[i]].split('\')[1].split('-')[0])
在ubuntu下即使修正"\"为"/"仍然报错，split函数操作较为麻烦，所以改为
label = transform_label(total_list[dict_list[i]].split('img')[1].split('-')[0])

相应的：
def transform_label(imgType):
label_dict = {
'img001': 0,
'img002': 1,
'img003': 2,
'img004': 3,
'img005': 4,
'img006': 5,
'img007': 6,
'img008': 7,
'img009': 8,
'img010': 9,
'img011': 10,
}
return label_dict[imgType]

改为：
def transform_label(img_type):
label_dict = {
'001': 0,
'002': 1,
'003': 2,
'004': 3,
'005': 4,
'006': 5,
'007': 6,
'008': 7,
'009': 8,
'010': 9,
}
return label_dict[img_type]

train.py中为什么有计算测试集准确率的相关代码，还是说这里的测试集是验证集？

包括以下内容：
Include the following ：

def read_test_data()
x_test, y_test = read_test_data()x_batch_test, y_batch_test = tf.train.shuffle_batch([x_test, y_test], batch_size=batch_size, capacity=200,min_after_dequeue=100, num_threads=3)
images_test, label_test = sess.run([x_batch_test, y_batch_test])
_images_test = np.reshape(images_test, [batch_size, 49152])
accuracy_test = sess.run(getAccuracy, feed_dict={x: _images_test, y: label_test, drop_pro: 1})
print("test accuracy: %g" % accuracy_test)

我认为应该删除这些内容，在训练中为什么要出现测试集内容呢？
I think we should delete this content