tf.metrics.accuracy返回的第一个值代表什么?

我想了解返回的值 tf.metrics.accuracy

考虑这个最小的例子:

predictions = tf.constant([[1,0,1], [1,0,1]], dtype=tf.int32)
labels = tf.constant([[0,0,1], [1,0,1]], dtype=tf.int32)

acc = tf.metrics.accuracy(labels, predictions)

with tf.Session() as sess:
  sess.run(tf.local_variables_initializer())
  res = sess.run(acc)
print(res) 

输出:

(0.0, 0.8333333)

第二个值是我期望的值(我们有5/6的值,其中 predictions == labels 所以5/6~=0.83),但第一个零值对我来说是个谜?

这个 TensorFlow docs 请这样说:

返回:

• 精度:表示精度的张量,即 总数除以计数。
• 更新操作:增加 适当地合计和计数变量以及其值匹配的变量 准确性。

但这表明两个返回操作的值都应该是0.83,不是吗?(但是返回2次行动有什么意义呢?!)

感觉我错过了一些基本的东西!