Как получить предсказанные метки классов в примере MNIST от TensorFlow?

Question

Я новичок в нейронных сетях и просмотрел пример MNIST для новичков.

В настоящее время я пытаюсь использовать этот пример в другом наборе данных из Kaggle, который не имеет тестовых меток.

Если я запустил модель в тестовом наборе данных без соответствующих меток и, следовательно, не смог вычислить точность, как в примере MNIST, я бы хотел видеть прогнозы. Можно ли как-то получить доступ к наблюдениям и их предсказанным ярлыкам и распечатать их красиво?

Answer 1

Я думаю, вам просто нужно оценить свой выходной-тензор, как указано в учебнике:

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) 
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})) 

Чтобы получить выход тензора см docs:

After the graph has been launched in a session, the value of the Tensor can be computed by passing it to Session.run(). t.eval() is a shortcut for calling tf.get_default_session().run(t).

Если вы хотите получить предсказания, а не точность, вам необходимо точно оценить ваш тензор вывода y таким же образом:

print(sess.run(y, feed_dict={x: mnist.test.images})) 

Answer 2

prediction=tf.argmax(y,1) 
print prediction.eval(feed_dict={x: mnist.test.images}). 

Для получения более подробной информации ознакомьтесь с https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/97