Question

我无法在prediction上打印test data。

任何人都可以帮我在输出步骤中填写sess.run的输入谢谢！

def nn_model(data):  
    convnet = conv_2d(in_data, 32, 3, padding='same', activation='relu')  
    convnet = max_pool_2d(convnet, 2)  

logits = nn_model(next_element)  
prediction = tf.argmax(logits, 1)  

with tf.Session() as sess:  
    sess.run(init_op)  
    sess.run(training_init_op)  
    for i in range(epochs):  
        l, _, acc = sess.run([loss, optimizer, accuracy])  

output = sess.run(prediction, ***{logits:nn_model(test_data)}***)
output = np.argmax(output)
print("The prediction for test is :", output)

Answer 1

在这一行：

output = sess.run(prediction, ***{logits:nn_model(test_data)}***)

您似乎试图将测试数据（可能是numpy格式）传递给logits。 logits传统上是模型输出的名称，这非常令人困惑。在nn_model函数中，您应该返回logits（模型的输出）和输入的占位符。通常你会有这样的事情：

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1024))
labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,))

现在您的输出类似于：

output = sess.run(logits, feed_dict={x:test_data, y:test_labels}

对于测试数据，您可能不需要传递标签，但如果您想要计算准确性，则需要它们，您可以根据需要决定。

以下是一些您可以遵循的非常好的示例：

https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples

测试数据集的张量流预测

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