TensorFlow中的还原图 - 恢复张量中的值
问题描述:
我已经构建了一个人工神经网络来预测人身保险数据的值。当我恢复图形时,我可以导入我的预测张量以查看我的价值。TensorFlow中的还原图 - 恢复张量中的值
sess = tf.Session()
new_saver = tf.train.import_meta_graph('model.ckpt.meta')
new_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))
graph = tf.get_default_graph()
inputs = graph.get_tensor_by_name("inputs:0")
predict_restore = graph.get_tensor_by_name("predicted:0")
train_data = pd.read_csv(r"C:\...\tensorflow-1.3.1\tensorflow\train_titanic.csv")
train_predict_restore = train_data.drop(["Survived"], axis=1)
feed_dict={inputs:train_predict_restore}
prob =sess.run(predict_restore,feed_dict)
在feed_dict中,我把客户属性放在张量输入中。现在我想建立一个输入客户属性的函数,我去寻找他们各自的生存概率(概率)。在tensorflow中有一个函数来搜索张量中的一个或多个值? (在我的情况张量输入)
答
相信train_predict_restore是在形状[NUM_CUSTOMERS属性。因此,train_predict_restore [i]代表第i个某些客户。
你可以做这样的事情,
feed_dict={inputs:[train_predict_restore[i]]}//changed train_predict_restore to [train_predict_restore[i]]
prob =sess.run(predict_restore,feed_dict)
这里,输出是第i个客户的概率值。
希望这会有所帮助。
谢谢你的回答。我的问题不是通过train_predict_restore提取概率,而是建立一个输入客户属性的函数,我去寻找它们各自的概率。我在输入张量中将这些属性放在我的第一个会话中。也许我可以使用LookUp功能,但我不明白它是如何工作的。 – jjgasse