不使用tf.session（）获取Tensorflow model.predict的值

Question

所以我有一个使用tensorflow的新estimator API编写的预测网络

我这样称呼预测：

prediction = classifier_mycolumn.predict(cust_train_fn)

其中classifier_mycolumn定义为：

classifier_mycolumn = tf.estimator.Estimator(
        model_fn = model_function,
        params = {'feature_columns': my_feature_columns,
        'n_classes': 1,},
        model_dir=current_model)

只是标准的tf.estimator.Estimator东西。

cust_train_fn实际上不是一个函数，它是网络应该接受并对其进行推理的单个数组。

网络应该返回0或1（最后是softmax的简单分类）-但是每次我尝试打印prediction时-我只会得到<generator object Estimator.predict at 0x7fe0e8630c50>

有什么办法可以得到预测的实际结果？例如，网络返回0还是1？非常感谢您阅读。