如何在 TensorFlow MNIST 教程中输出预测值（标签）？

【问题标题】：How to output the predicted value(label) in tensorflow MNIST tutorial?如何在 TensorFlow MNIST 教程中输出预测值（标签）？
【发布时间】：2016-12-21 06:56:27
【问题描述】：

在tensorflow的MNIST教程中，最后一步是使用如下代码输出模型的测试准确率：

# Test trained model
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images,
                                  y_: mnist.test.labels}))

但是，我想知道如何修改此代码以输出测试集的预测值（标签），而不仅仅是打印出准确性？

这是教程的链接：https://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/beginners/

【问题讨论】：

标签： graph machine-learning computer-vision tensorflow deep-learning

【解决方案1】：

这样的东西应该可以工作

print(sess.run(tf.argmax(y, 1), feed_dict={x: mnist.test.images}))

因为教程中的y 是张量，其中索引为j 的列描述了i 行中的图像是数字j 的可能性，所以tf.argmax 只返回每行概率最高的列索引。

PS 对不起我的英语

【讨论】：

我将您的代码更改为： print sess.run(tf.argmax(y, 1), feed_dict={x: mnist.test.images}) 并且它可以工作。非常感谢！