如何在.csv中输出张量流预测结果?

时间:2017-11-15 17:19:00

标签: tensorflow computer-vision deep-learning

我正在使用CNN训练模型。

这是我在模型中的预测部分。

predictions = {
    "classes": tf.argmax(input=logit2, axis=1),
    "probabilities": tf.nn.softmax(logit2, name="softmax_tensor")
}

以下是进行评估的主要代码。

eval_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x={"x": images_test},
    y=test_labels,
    num_epochs=1,
    shuffle=False)
eval_results = model.evaluate(input_fn=eval_input_fn)

我已经训练了我的模型,现在我有一个测试图像名称列表(在csv文件的第一列中),我想做出预测并将相应的结果输出到第二列(概率在0之间) 1),如何实现这一点,以及在哪里添加代码?

提前致谢。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

Estimator类有一个predict function,它将预测作为可迭代对象返回(例如,scroll to the very bottom of this page)。

所以你可以这样做:

predictions = model.predict(input_fn=predict_input_fn)
for p in predictions: 
  # write p['classes'] to the csv

至于写入csv的第二列,请看一下csv python模块。