从 Cifar-10 模型获取标签预测答案

【问题标题】：Get label prediction from Cifar-10 model从 Cifar-10 模型获取标签预测
【发布时间】：2016-06-19 07:36:15
【问题描述】：

我目前正在研究 tensorflow 的 Cifar-10 教程。我想更改评估，以便我可以看到每张图像我的模型的预测是什么，以及它是真还是假。我在第一部分苦苦挣扎：如果我打印预测 (sess.run([top_k_op])) 我会得到真/假值，我假设预测是否正确。但是，如果我尝试打印实际预测（到目前为止，我尝试打印 logits，并打印 top_k_op 张量），我会得到一些数字或值，但没有任何看起来像标签的东西。我必须对我的代码进行哪些更改才能真正看到我的模型预测的标签？

【问题讨论】：

标签： machine-learning tensorflow

【解决方案1】：

您想首先评估logits。这是网络之外的类的概率分布。具有较高值的张量索引将为您的标签提供最有可能的类别。

您可以使用tf.argmax 获取索引，然后使用标签中的索引将其打印出来

print labels[index]

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以通过查看here找出答案

在 svhn.py 中，在第 116 行打印预测标签：print (step, int(test_labels[0]))

我通过以下方式清楚地做到了：

classification = sess.run(top_k_predict_op)
print (step, int(test_labels[0]))
print "network predicted:", classification[0], "for real label:", test_labels

确保您预测的是 24*24 图像，以防您使用原始版本的 TensorFlow CIFAR-10 模型训练模型。

【讨论】：