TensorFlowのグラフを復元する - テンソルの値を復元する

Question

生命保険データの値を予測する人工ニューラルネットワークを構築しました。私はグラフを復元するとき私は私の価値を見て私の予測テンソルをインポートすることができます。

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) 

feed_dictでは、クライアントの属性をテンソル入力に入れました。今私は顧客の属性を入力する関数を作成したいと思います。それぞれの生存確率（prob）を調べます。テンソルの1つ以上の値を検索する関数がテンソルフローにありますか？ （私の状況テンソル入力中）

Answer 1

私はtrain_predict_restoreは[num_customers属性]の形であると考えています。したがって、train_predict_restore [i]は、iithのお客様を表します。あなたはこのような何かを行うことができ

、ここで

feed_dict={inputs:[train_predict_restore[i]]}//changed train_predict_restore to [train_predict_restore[i]] 
prob =sess.run(predict_restore,feed_dict) 

は、出力が番目顧客のための確率値です。

これが役に立ちます。