我是神经网络新手,并浏览了针对初学者的 MNIST 示例。
我目前正在尝试在 Kaggle 的另一个没有测试标签的数据集上使用此示例。
如果我在没有相应标签的测试数据集上运行模型,因此无法像 MNIST 示例中那样计算准确性,我希望能够看到预测。是否有可能以某种方式访问观察结果及其预测标签并很好地打印出来?
我认为您只需要按照教程中所述评估您的输出张量:
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
要获取张量的输出,请参阅docs:
在会话中启动图表后,可以通过将张量的值传递给 Session.run() 来计算它。 t.eval() 是调用 tf.get_default_session().run(t) 的快捷方式。
如果您想获得预测而不是准确性,则需要评估输出张量y
以同样的方式:
print(sess.run(y, feed_dict={x: mnist.test.images}))
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