TensorFlow、Implementing Solution

Question

私はPython、Machine LearningとTensorFlowを初めて使い、非常に圧倒されています！

私はまだMNISTデータセットに取り組んでおり（私はTensorFlowチュートリアルから従ってきた）次のコードを持っている：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) 

import tensorflow as tf 
sess = tf.InteractiveSession() 

x = tf.placeholder(tf.float32, shape = [None,784]) 
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape = [None,10]) 

W = tf.Variable(tf.zeros([784,10])) 
b = tf.Variable(tf.zeros([10])) 

sess.run(tf.global_variables_initializer()) 

y = tf.matmul(x,W) + b 

cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y,y_)) 

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) 

for i in range(10): 
    batch = mnist.train.next_batch(100) 
    train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]}) 

    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1)) 
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) 
    print(accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_:mnist.test.labels})) 

私の質問は、私は解決策を抽出しないか、ここから、あります使用可能なアプリケーションを作成するには？つまり、私はどのようにして1つのイメージを送り、MNISTデータセットのトレーニングに基づいて数字を1つの予測にすることができる段階に到達するのですか？それはこのように動作するはずです、あなたのコードで

感謝

Answer 1

：

test_prediction = y.eval(feed_dict={x: mnist.test.images})

あなたは、「自分自身の画像を」持っているしたい場合、あなたは彼らが同じフォーマットであることを確認してくださいする必要がありますあなたのmnist.test.images変数。この場合、上のコードのmnist.test.imagesを、長さ787（28ピクセル×28ピクセル）の配列で埋められたNumpy配列で置き換えることができます。 これが動作すれば教えてください！