Tensorflow代码加入精确度

要在Tensorflow代码中添加精度，您可以使用以下代码：

1. 定义准确性：

correct_predictions = tf.equal(tf.argmax(y_pred, 1), tf.argmax(y_true, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predictions, tf.float32))

这里，我们首先使用tf.argmax函数来找到预测值和真实值中的最大值。 然后我们使用tf.equal函数来比较它们是否相等，这将为我们提供一个布尔张量。 最后，我们使用tf.cast函数将布尔张量转换为浮点数，并使用tf.reduce_mean函数计算平均准确率。

2. 在训练中使用准确性：

sess.run(train_op, feed_dict={x: batch_x, y_true: batch_y})
train_acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_x, y_true: batch_y})

这里，我们首先运行训练操作，然后计算训练数据的准确性。 我们使用feed_dict将输入数据传递给Tensorflow会话。

3. 在测试中使用准确性：

test_acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: X_test, y_true: y_test})

这里，我们计算测试数据的准确性。 我们使用feed_dict将测试数据传递给Tensorflow会话。

请注意，要计算准确性，您需要在训练和测试期间将真实标签传递给Tensorflow。 您可以在定义模型时使用一个占位符来存储真实标签，如下所示：

y_true = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, num_classes], name='y_true')

在训练和测试期间，您需要将真实标签传递给占位符。