python - tensorflow 预测的顺序

Question

我正在使用 Tensorflow，训练了一个宽而深的网络并想要预测一些值。我使用了类似 Tensorflow iris prediction example 的网络，但更改了预测部分

new_samples = np.array([[6.4, 3.2, 4.5, 1.5], [5.8, 3.1, 5.0, 1.7]], dtype=float)
y = list(classifier.predict(new_samples, as_iterable=True))

可以在我自己的输入函数中从我的测试文件读取数据:

y = list(classifier.predict(input_fn=lambda: input_fn(test_file_name, batch_size, batch_number)))

经过一些测试，我发现预测顺序不是文件的数据顺序。如何强制 Tensorflow 以正确的校正方式输出预测？作为另一个选项，我如何打印带有特征(和行标签)的预测？

感谢您的支持。

Answer 1

8个月后回答这个问题，但万一其他人偶然发现这个问题并有同样的问题 - 我怀疑问题是你使用了像

这样的输入函数

def get_input_fn(data_set, num_epochs=None, shuffle=True):
  return tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(
    x=pd.DataFrame(data_set[FEATURES]),
    y=pd.Series(data_set[LABELS]),
    num_epochs=num_epochs,
    shuffle=shuffle, num_threads=1)

这很好，但是当你运行predict()时，你需要设置shuffle=False(否则它会打乱你的输出!)