我遵循了给定的 mnist 教程，并且能够训练模型并评估其准确性。但是，教程没有展示如何根据模型进行预测。我对准确性不感兴趣，我只是想使用模型来预测新的示例，并在输出中查看所有结果（标签），每个结果都有其分配的分数（排序或未排序）。
In the "面向专家的深度 MNIST https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros” 例如，请参阅这一行：
我们现在可以实现我们的回归模型。只需要一根线！我们
将矢量化输入图像 x 乘以权重矩阵 W，然后添加
偏差 b，并计算分配给的 softmax 概率
每堂课。
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)
只需拉动节点 y，您就会得到您想要的。
feed_dict = {x: [your_image]}
classification = tf.run(y, feed_dict)
print classification
这适用于您创建的几乎任何模型 - 您将计算预测概率作为计算损失之前的最后步骤之一。
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