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，这些教程没有显示如何在给定模型的情况下进行预测。我对准确性不感兴趣，我只想使用模型预测一个新示例，然后在输出中查看所有结果（标签），每个结果都有其分配的分数（排序或不排序）。
在“ Deep MNIST for Experts ”示例中，请参见以下行：
现在，我们可以实现回归模型。只需要一行！我们将向量化的输入图像x乘以权重矩阵W，加上偏差b，然后计算分配给每个类别的softmax概率。
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)
只需拉上节点y，您就会拥有所需的内容。
feed_dict = {x: [your_image]}
classification = tf.run(y, feed_dict)
print classification
这几乎适用于您创建的任何模型-在计算损失之前，您已经将预测概率计算为最后步骤之一。
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