使用Feed的Tensorflow
我正在使用下面的代码来创建一个用于分类某些数据的神经网络。
（https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/multilayer_perceptron.py）
我想将我的预测结果与标签进行比较，以便更好地了解NN的工作方式。 所以我使用这段代码：
#y : Labels
tf_y = y
[yp] = sess.run([tf_y], feed_dict = {
x : test_input,
y : test_output
}
)
ypp = tf.argmax(yp,1)
print(ypp.eval())
#trainpred : prediction
tf_p = trainpred
[p] = sess.run([tf_p], feed_dict = {
x : test_input,
y : test_output
}
)
pp = tf.argmax(p,1)
print(pp.eval())
它打印一个数组，其中包含标签的标记和预测来比较它们。 我不清楚这部分中feed_dict的用法。 我对此感到困惑，因为我必须将输入传递给占位符，并且在这种情况下，我传递了x测试数据和y测试标签以打印标签和预测。 但我担心我做错了什么，因为我不明白它是如何工作的。 有人可以帮我理解它的用法，以及我应该通过什么样的输入来打印张量值（y）和预测值（trainpred）
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