with tf.Session() as sess: train(sess, train_X, train_y) run_eval(sess, test_X, test_y)

这段代码是使用 TensorFlow 库进行机器学习模型的训练和评估。其中 train 函数用于训练模型，test 函数用于测试模型的性能。在 with 语句块中创建了一个 TensorFlow 会话（Session），可以使用会话来运行 TensorFlow 计算图中的操作，并管理计算图中的资源。在这个例子中，首先执行了训练操作 train，并传入训练数据 train_X 和 train_y。然后执行了评估操作 run_eval，并传入测试数据 test_X 和 test_y。最后，在 with 语句块结束时，会话会自动关闭并释放资源。

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import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

以下是对代码的改进建议：

1. 在代码开头添加注释，简要说明代码功能和使用方法。

2. 将导入模块的语句放在代码开头。

3. 将模型保存路径和评估时间间隔定义为常量，并使用有意义的变量名。

4. 将计算正确率和加载模型的过程封装为函数。

5. 在主函数中调用评估函数。

改进后的代码如下：

# 该代码实现了使用已训练好的模型对 MNIST 数据集进行评估

import time
import tensorflow.compat.v1 as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import mnist_inference
import mnist_train

# 定义常量
MODEL_SAVE_PATH = 'model/'
EVAL_INTERVAL_SECS = 10

def evaluate(mnist):
    """
    计算模型在验证集上的正确率
    """
    with tf.Graph().as_default() as g:
        # 定义输入和输出格式
        x = tf.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input')
        y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input')

        # 直接调用封装好的函数计算前向传播结果
        y = mnist_inference.inference(x, None)

        # 计算正确率
        correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
        accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

        # 加载模型
        variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(mnist_train.MOVING_AVERAGE_DECAY)
        variables_to_restore = variable_averages.variables_to_restore()
        saver = tf.train.Saver(variables_to_restore)

        # 在验证集上计算正确率
        with tf.Session() as sess:
            ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(MODEL_SAVE_PATH)
            if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
                saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
                global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1]
                accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels})
                print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score))
            else:
                print('No checkpoint file found')

def main(argv=None):
    # 读取数据集
    mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

    # 每隔一定时间评估模型在验证集上的正确率
    while True:
        evaluate(mnist)
        time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS)

if __name__ == '__main__':
    tf.app.run()

ef initialize_parameters(): tf.set_random_seed(1) W1 = tf.get_variable("W1", shape=[4, 4, 3, 8], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=0)) W2 = tf.get_variable("W2", shape=[2, 2, 8, 16], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=0)) parameters = {"W1": W1, "W2": W2} return parameters tf.reset_default_graph() with tf.Session() as sess_test: parameters = initialize_parameters() init = tf.global_variables_initializer() sess_test.run(init) print("W1 = " + str(parameters["W1"].eval()[1,1,1])) print("W2 = " + str(parameters["W2"].eval()[1,1,1])) 请根据现在python版本纠正这段代码

根据最新的Python版本，你需要进行以下修改：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

def initialize_parameters():
    tf.set_random_seed(1)
    initializer = tf.initializers.GlorotUniform(seed=0)
    W1 = tf.get_variable("W1", shape=[4, 4, 3, 8], initializer=initializer)
    W2 = tf.get_variable("W2", shape=[2, 2, 8, 16], initializer=initializer)
    parameters = {"W1": W1, "W2": W2}
    return parameters

tf.reset_default_graph()

with tf.Session() as sess_test:
    parameters = initialize_parameters()
    init = tf.global_variables_initializer()
    sess_test.run(init)
    print("W1 = " + str(parameters["W1"].eval()[1, 1, 1]))
    print("W2 = " + str(parameters["W2"].eval()[1, 1, 1]))

这段代码使用了最新的TensorFlow版本，并且使用了`tf.initializers.GlorotUniform`进行参数初始化。