如何在 Tensorflow 中正确使用 tf.metrics.mean_iou 在 Tensorboard 上显示混淆矩阵？

Question

我在DeeplabV3+（eval.py）的Tensorflow官方实现中找到了评估脚本，使用tf.metrics.mean_iou更新平均IOU，并添加到Tensorboard中记录。

tf.metrics.mean_iou其实是returns2个tensor，一个是计算mean IOU，一个是opdate_op，根据官方文档（doc），混淆矩阵.似乎每次如果你想计算mean_iou，你必须先调用那个update_op。

我正在尝试将此 update_op 作为张量添加到摘要中，但它不起作用。我的问题是如何将这个混淆矩阵添加到 Tensorboard 中？

我看到了一些关于如何通过额外操作计算混淆矩阵并将其添加到 Tensorboard 的其他线程。我只是想知道是否可以在没有这些额外操作的情况下做到这一点。

如有任何帮助，我们将不胜感激。

Answer 1

我会 post 在这里回答，因为有人点赞了。

假设您按以下方式定义了 mean_iou 操作：

    miou, update_op = tf.metrics.mean_iou(
        predictions, labels, dataset.num_of_classes, weights=weights)
    tf.summary.scalar(predictions_tag, miou)

如果你在 Tensorboard 中查看你的图表，你会发现有一个名为 'mean_iou' 的节点，展开该节点后，你会发现有一个名为 'total_confucion_matrix' 的运算。这是您需要计算每个 class.

的召回率和精度的内容

获取节点名称后，您可以通过tf.summary.text将其添加到您的tensorboard或通过tf.print功能在您的终端打印。下面是 post 的一个例子：

    miou, update_op = tf.metrics.mean_iou(
        predictions, labels, dataset.num_of_classes, weights=weights)
    tf.summary.scalar(predictions_tag, miou)
    # Get the correct tensor name of confusion matrix, different graphs may vary
    confusion_matrix = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('mean_iou/total_confusion_matrix:0')

    # Calculate precision and recall matrix
    precision = confusion_matrix / tf.reshape(tf.reduce_sum(confusion_matrix, 1), [-1, 1])
    recall = confusion_matrix / tf.reshape(tf.reduce_sum(confusion_matrix, 0), [-1, 1])

    # Print precision, recall and miou in terminal
    precision_op = tf.print("Precision:\n", precision,
                         output_stream=sys.stdout)
    recall_op = tf.print("Recall:\n", recall,
                         output_stream=sys.stdout)
    miou_op = tf.print("Miou:\n", miou,
                         output_stream=sys.stdout)

    # Add precision and recall matrix in Tensorboard
    tf.summary.text('recall_matrix', tf.dtypes.as_string(recall, precision=4))
    tf.summary.text('precision_matrix', tf.dtypes.as_string(precision, precision=4))

    # Create summary hooks
    summary_op = tf.summary.merge_all()
    summary_hook = tf.contrib.training.SummaryAtEndHook(
        log_dir=FLAGS.eval_logdir, summary_op=summary_op)
    precision_op_hook = tf.train.FinalOpsHook(precision_op)
    recall_op_hook = tf.train.FinalOpsHook(recall_op)
    miou_op_hook = tf.train.FinalOpsHook(miou_op)
    hooks = [summary_hook, precision_op_hook, recall_op_hook, miou_op_hook]

    num_eval_iters = None
    if FLAGS.max_number_of_evaluations > 0:
      num_eval_iters = FLAGS.max_number_of_evaluations

    if FLAGS.quantize_delay_step >= 0:
      tf.contrib.quantize.create_eval_graph()

    tf.contrib.training.evaluate_repeatedly(
        master=FLAGS.master,
        checkpoint_dir=FLAGS.checkpoint_dir,
        eval_ops=[update_op],
        max_number_of_evaluations=num_eval_iters,
        hooks=hooks,
        eval_interval_secs=FLAGS.eval_interval_secs)

然后您将在 Tensorboard 中汇总您的准确率和召回率矩阵：

如何在 Tensorflow 中正确使用 tf.metrics.mean_iou 在 Tensorboard 上显示混淆矩阵？

How to properly use tf.metrics.mean_iou in Tensorflow to show confusion matrix on Tensorboard?

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