2017-04-05 7 views
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그래서 여기 내 질문입니다. 나는 convolutional 신경 네트워크를 훈련하여 tensorflow를 사용하여 이미지를 두 클래스로 분류했습니다. 나는 신경 네트워크에서 가중치를 사용하고 레이블이없는 임의의 이미지에서이를 테스트하는 방법을 궁금해합니다. tensorflow에 함수가 있습니까? 아니면 지금 스스로 회선을 실행해야합니까? 당신이 훈련을 마친 후훈련 된 길쌈 신경 네트워크를 실행

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당신이 사용하는 코드의 몇 가지 예제를 제공 할 수있다 :

또한, 여기에 당신이 도움이 될 수있는 유사한 시나리오에 대한 논의는 무엇입니까? –

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@MiriamFarber 어떤 부분이 필요하십니까? 많은 코드가 있기 때문에 ... 참고 자료로 사용 된 [github 페이지] (https://github.com/llSourcell/How_to_make_a_tensorflow_image_classifier_LIVE/blob/master/demonotes.ipynb)를 제공 할 수 있습니다. 기본적으로 코드는 동일합니다. – bobob

답변

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, 다음과 같이 코드에 정의되어 y_pred_cls를 사용하여 지금

feed_dict_unlabeled = {x: x_unlabeled} 

만들 수 있습니다

y_pred_cls = tf.argmax(y_pred, dimension=1) 

당신이 할 수있는

y_labels = session.run(y_pred_cls, feed_dict=feed_dict_unlabeled)

을 클릭하여 레이블이 지정되지 않은 데이터의 레이블을 찾습니다. Python/Tensorflow - I have trained the convolutional neural network, how to test it?

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x_unlabeled가 float 배열의 이미지입니까? – bobob

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양을 제외하고는 feed_dict_train = {x : x_batch, y_true : y_true_batch}의 x_batch와 동일한 형식이어야합니다. 즉, x_batch 및 x_unlabeled의 이미지 수는 다를 수 있지만 둘 다 동일한 자리 표시 자에 해당하므로 같은 형식이어야합니다. –

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대단히 감사합니다! – bobob

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