我有一个很深的CNN，适用于多类分类 . 我想“升级”挑战，并根据多标签分类问题进行培训 .
为此，我用sigmoid替换了我的softmax并尝试训练我的网络以最小化：
tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y_pred)
但我最终得到了奇怪的预测：
Prediction for Im1 : [ 0.59275776 0.08751075 0.37567005 0.1636796 0.42361438 0.08701646
0.38991812 0.54468459 0.34593087 0.82790571]
Prediction for Im1 : [ 0.52609032 0.07885984 0.45780018 0.04995904 0.32828355 0.07349177
0.35400775 0.36479294 0.30002621 0.84438241]
Prediction for Im1 : [ 0.58714485 0.03258472 0.3349618 0.03199361 0.54665488 0.02271551
0.43719986 0.54638696 0.20344526 0.88144571]
所以我想我尝试让我的网络学习每个类的阈值，以确定样本是否属于te类 .
所以我把它添加到我的代码中：
initial = tf.truncated_normal([numberOfClasses], stddev=0.1)
W_thresh = tf.Variable(initial)
y_predict_thresh = int(y_predict > W_thresh)
但是我有一个错误：
TypeError: int() argument must be a string or a number, not 'Tensor'.
任何人都有任何想法帮助我前进（如何避免这个错误？，我的数据集是否真的不 balancer 的事实导致这种“常量”预测？对多标签分类的其他建议？，...）？
谢谢
编辑：我刚刚意识到做阈值处理对于反向传播可能不是很酷：/
1 回答
不知道你是否仍然需要它，但你可以使用tensorflow转换函数
tf.to_int32, tf.to_int64. 在评估之前，表达式是python的一个对象，因此它不能简单地将它转换为int().这可以满足您的需求：