我是神经网络的新手，并为初学者讲了MNIST示例。
我目前正在尝试在Kaggle的另一个没有测试标签的数据集上使用此示例。
如果我在没有相应标签的测试数据集上运行模型，因此无法像MNIST示例中那样计算准确性，那么我希望能够看到预测。是否可以以某种方式访问观察值及其预测的标签并很好地打印出来？
我认为您只需要按照教程中所述评估输出张量即可：
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
要获取张量的输出，请参阅docs：
在会话中启动图后，可以将Tensor的值传递给Session.run（）来计算它的值。t.eval（）是调用tf.get_default_session（）。run（t）的快捷方式。
如果要获取预测而不是准确性，则需要以y相同的方式评估输出张量：
print(sess.run(y, feed_dict={x: mnist.test.images}))
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