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tensorflow - Tensorflow で tf.metrics.mean_iou を適切に使用して、Tensorboard で混同行列を表示する方法は?
Tensorflow の DeeplabV3+ の公式実装 ( eval.py )で評価スクリプトを見つけtf.metrics.mean_iouて、平均 IOU を更新し、記録のために Tensorboard に追加しました。
tf.metrics.mean_iou実際には2つのテンソルを返します。1つは計算された平均IOU、もう1つはopdate_opであり、公式ドキュメント（doc）によると混同行列です。計算された mean_iou を取得したい場合は、最初にその update_op を呼び出さなければならないようです。
この update_op をテンソルとしてサマリーに追加しようとしていますが、機能しません。私の質問は、この混同行列を Tensorboard に追加する方法ですか?
混同行列を計算して Tensorboard に追加する方法について、追加の操作で他のスレッドを見ました。これらの余分な操作なしでこれを行うことができるかどうかを知りたいだけです。
どんな助けでも大歓迎です。
deeplab - ディープラボはブラック マスクを予測します
カスタム データセットでディープラボ モデルをトレーニングしましたが、黒い背景だけで何も予測しません。何が問題なのかわかりません
-データ = RGB 画像 + (0-1) ラベル: 400 * 300
-classe=2
-レコード形式に変換:
-トレーニングステップ:
==> 損失 = 0.2 ～ 0.1
-.pb ステップに変換
このステップまでは、すべて問題ないように見えます
