tf.nn.in_top_k的用法

http://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/73187915

tf.nn.in_top_k组要是用于计算预测的结果和实际结果的是否相等，返回一个bool类型的张量，tf.nn.in_top_k(prediction, target, K):prediction就是表示你预测的结果，大小就是预测样本的数量乘以输出的维度，类型是tf.float32等。target就是实际样本类别的标签，大小就是样本数量的个数。K表示每个样本的预测结果的前K个最大的数里面是否含有target中的值。一般都是取1。

例如：

[python] view
plain copy

import tensorflow as tf;  

  

A = [[0.8,0.6,0.3], [0.1,0.6,0.4]]  

B = [1, 1]  

out = tf.nn.in_top_k(A, B, 1)  

with tf.Session() as sess:  

    sess.run(tf.initialize_all_variables())  

    print sess.run(out)  

输出：

[False  True]

解释：因为A张量里面的第一个元素的最大值的标签是0，第二个元素的最大值的标签是1.。但是实际的确是1和1.所以输出就是False 和True。如果把K改成2，那么第一个元素的前面2个最大的元素的位置是0，1，第二个的就是1，2。实际结果是1和1。包含在里面，所以输出结果就是True
和True.如果K的值大于张量A的列，那就表示输出结果都是true