生成预测列表答案

【问题标题】：Generate a Prediction List生成预测列表
【发布时间】：2019-04-10 08:27:41
【问题描述】：

使用 Tensorflow，是否可以输出网络预测？

我的输出对 12 个类使用了 One Hot Representation

[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
etc...

当尝试从我的模型中对给定输入进行预测时，我运行了以下代码

    prediction=tf.argmax(y,1)
    best = sess.run([prediction],feed_dict={x: batch_x, y: batch_y,
                                  seqlen: batch_seqlen})
    print("Prediction: ")
    print(best)

我运行此代码并打印预测时的输出是：

[array([1, 5, 7, 7, 7, 4, 7, 9, 4, 4, 9, 6, 7, 8, 3, 2], dtype=int64)]

我输入的批量大小是 16，因此有 16 个输出确实有意义。但是，这些都不是 One Hot 表示（不确定 tensorflow 的输出是否打算作为索引进行交互，所以 1 实际上是某种形式的 onehot

有没有办法为每个特定的 X 创建一个排名预测列表，模型在给定 X 的情况下最有可能发现什么？

这有意义吗？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow neural-network recurrent-neural-network

【解决方案1】：

您正在使用 1-hot 向量的 tf.argmax，这就是为什么您看到的是索引而不是您预期的 1-hot 向量。

要获得分类预测的排序列表，您可以获取预测向量并应用 values, indices = tf.nn.top_k(prediction)，values 将是按 DESCENDING 排序的预测，indices 将是排序的 values' 索引。

【讨论】：