如何在TensorFlow的MNIST示例中获得预测的类标签？

我是神经网络的新手,并为初学者学习了MNIST的例子.

我目前正在尝试将此示例用于来自Kaggle的另一个没有测试标签的数据集.

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示例那样计算精度,我希望能够看到预测.是否有可能以某种方式访问​​观察及其预测标签并将其打印出来？

我认为您只需要按照教程中的说明评估输出张量:

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

要获得张量的输出,请参阅文档:

在会话中启动图形后,可以通过将其传递给Session.run()来计算Tensor的值.t.eval()是调用tf.get_default_session().run(t)的快捷方式.

如果您想获得预测而不是准确,您需要以y相同的方式评估您的输出张量:

print(sess.run(y, feed_dict={x: mnist.test.images}))