在TensorFlow中恢复图形 - 恢复Tensor中的值

Question

我建立了一个人工神经网络来预测人寿保险数据的价值。当我恢复图形时，我可以导入我的预测张量以查看我的值。

sess = tf.Session()
new_saver = tf.train.import_meta_graph('model.ckpt.meta')
new_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))
graph = tf.get_default_graph()
inputs = graph.get_tensor_by_name("inputs:0")
predict_restore = graph.get_tensor_by_name("predicted:0")
train_data = pd.read_csv(r"C:\...\tensorflow-1.3.1\tensorflow\train_titanic.csv")
train_predict_restore = train_data.drop(["Survived"], axis=1)
feed_dict={inputs:train_predict_restore}
prob =sess.run(predict_restore,feed_dict)

在feed_dict中，我将客户端的属性放在张量输入中。现在我想构建一个输入客户属性的函数，我去寻找各自的生存概率（prob）。 tensorflow中有一个函数来搜索张量中的一个或多个值？ （在我的情况下张量输入）

Answer 1

我相信 train_predict_restore 的形状为[num_customers attributes]。因此， train_predict_restore [i] 代表 ith 某个客户。

你可以这样做，

feed_dict={inputs:[train_predict_restore[i]]}//changed train_predict_restore to [train_predict_restore[i]]
prob =sess.run(predict_restore,feed_dict)

此处，输出是 ith 客户的概率值。

希望这有帮助。