python - 在 tensorflow 中，我如何从生成器读取我的预测？

Question

我一直在使用以下 tensorflow 教程中最卷积的网络: https://www.tensorflow.org/tutorials/layers

除了输入的形状外，我使用相同的代码。当我训练和评估时，我得到了很好的结果。但我希望看到一个预测，这样我就可以知道什么被错误分类了。但是在运行时

y=SN_classifier.predict(input_fn=my_data_to_predict)

其中 my_data_to_predict 是一个正确形状的 numpy 数组，我得到以下输出:

<generator object Estimator.predict at 0x7fb1ecefeaf0>

我在论坛上读到我应该能够阅读它: 对于我在 y 中: 打印(i)

但是它提高了 “numpy.ndarray”对象不可调用

如果我尝试也会发生同样的情况:

print('Predictions: {}'.format(list(y))

我在其他论坛上读到的..

你知道为什么它不输出我的预测吗？

这是我定义预测的代码部分:

predictions = {
      # Generate predictions (for PREDICT and EVAL mode)
      "classes": tf.argmax(input=logits, axis=1),
      # Add `softmax_tensor` to the graph. It is used for PREDICT and by the
      # `logging_hook`.
      "probabilities": tf.nn.softmax(logits, name="softmax_tensor")
    }
    if mode == tf.estimator.ModeKeys.PREDICT:
        return(tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, predictions=predictions))

我在哪里调用它:

y=SN_classifier.predict(input_fn=my_data_to_predict)

非常感谢您的帮助，我会采纳任何建议、想法:)

Answer 1

input_fn 应该是一个生成张量的函数。将其包装在 numpy_input_fn 中应该是你所需要的。

input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(my_data_to_predict)
for single_prediction in SN_classifier.predict(input_fn):
    predicted_class = single_prediction['class']
    probability = single_prediction['probability']
    do_something_with(predicted_class, probability)