学习tensorflow函数用法（一）

    with tf.name_scope("evaluation"):
        correct_preds = tf.equal(tf.cast(tf.greater(outputs, 0.5), tf.float32), targets)
        accuracy = tf.reduce_sum(tf.reduce_sum(tf.cast(correct_preds, tf.float32), axis=1))

 

    tf.equal(A,B)判断A，B两个矩阵或向量中相同的元素，返回True或False

    tf.cast(x, dtype)将x的数据格式转化成dtype.

    tf.greater(a,b) 通过比较a、b两个值的大小来输出对错，a>b输出True，否则输出False，就是阈值判断

    correct_preds中，如果outputs的值大于0.5，则将True bool型数值转换为1，与targets数值判断是否相等。