<jupyter_start><jupyter_text>A previsão deve ser o índice da ativação máxima. Deve ser comparado com a verdade básica nos rótulos MNIST para previsões corretas. A precisão é calculada usando a média das previsões corretas. A precisão dos dados pode ser avaliada executando a sessão com dados de teste como o dicionário de feeds. Quando todo o programa é executado, ele deve finalmente produzir uma precisão de cerca de 90%. A definição do modelo pode parecer muito explícita sem APIs mais simples para treinamento e teste. Este nível de definição básica dá o poder da expressividade do TensorFlow. Nas próximas seções, veremos APIs de nível superior. A precisão obtida pelo perceptron não é grande, e na próxima seção, usaremos uma rede mais profunda com camadas de convolução para melhorar a precisão<jupyter_code>predictions = tf.argmax(logits, 1)
correct_predictions = tf.equal(predictions, tf.argmax(y_input, 1))
accuracy_operation = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predictions, tf.float32))

test_images, test_labels = mnist_data.test.images, mnist_data.test.labels
accuracy_value = session.run(accuracy_operation, feed_dict={
    x_input: test_images, 
    y_input: test_labels
})
print('Accuracy : ', accuracy_value)
session.close()
print 'finish'<jupyter_output>('Accuracy : ', 0.81029999)
finish
{'fraction_non_alphanumeric': 0.06139677666922486, 'fraction_numerical': 0.011511895625479662, 'mean_word_length': 5.653061224489796, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 4, '<?xml version=': 0, '>': 4, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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