【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第10章 人工神经网络介绍(下)

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第10章 人工神经网络介绍(下)

技术小能手 2018-06-25 16:24:39 浏览1150
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使用神经网络


现在神经网络被训练了,你可以用它进行预测。 为此,您可以重复使用相同的建模阶段,但是更改执行阶段,如下所示:

with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, "./my_model_final.ckpt") # or better, use save_path
X_new_scaled = mnist.test.images[:20]
y_pred = np.argmax(Z, axis=1)
Z = logits.eval(feed_dict={X: X_new_scaled})

首先,代码从磁盘加载模型参数。 然后加载一些您想要分类的新图像。 记住应用与训练数据相同的特征缩放(在这种情况下,将其从 0 缩放到 1)。 然后代码评估对数点节点。 如果您想知道所有估计的类概率

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