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私はTensorFlowでトレーニングモデルを持っています（下記のコードを参照）。このTensorFlowコードで予測された 'y'または '出力'マトリックスを印刷するにはどうすればよいですか？
私のモデルを訓練した後、私の累積「テスト確度」は0.92357と表示されています。
私は以下のコードを与えられたモデルを訓練した後、予測された出力行列または 'y'をどのように出力しますか？
# x will be the input matrix flattened (28x29)
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 812])
# Define the weights (initial value doesn't matter since these will be learned)
W = tf.Variable(tf.random_uniform([812, 812], minval=0, dtype=tf.float32))
b = tf.Variable(tf.random_uniform([812], minval=0, dtype=tf.float32))
# Predict output matrix
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
# Actual output matrix from the training set
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 812])
# Calculate loss and optimize
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(0.025).minimize(cross_entropy)
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
a, b = get_batch()
train_len = len(a)
correct_prediction = tf.equal(y_, y)
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# Training
for i in range(train_len):
batch_xs = a[i]
batch_ys = b[i]
_, loss, acc = sess.run([train_step, cross_entropy, accuracy], feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
print("Loss= " + "{:.6f}".format(loss) + " Accuracy= " + "{:.5f}".format(acc))
# Test trained model
cumulative_accuracy = 0.0
for i in range(train_len):
acc_batch_xs = a[i]
acc_batch_ys = b[i]
cumulative_accuracy += accuracy.eval(feed_dict={x: acc_batch_xs, y_: acc_batch_ys})
print("Test Accuracy= {}".format(cumulative_accuracy/train_len))