TensorFlowはテストセットを評価してファイルに予測を保存します

Question

テストセットをスコアリングしているTensorFlowコード、ラベルなしでKaggleの競技スタイル（image_id、predict_class、または使用する各クラスのsoftmax値のリスト）を教えてくださいARGMAX後で）。 Here is the original source code from solution I am evaluating now。

現在、私はモデルを訓練して保存しており、小さな検証セットで評価しています。私は意志現実のスコアリングシステム、シミュレートしたい ：

• は画像を取るには、変換され、TFrecordsとして前処理された - 私は、このビットが行っています。
• DNNアーキテクチャの読み込み、および保存されたモデル状態 - 、このスクリプト
• で起こって、このキューイングは、バッチまたはシャードTFrecordsに予測を行う場所がわからない -
• 上記の溶液中で正しく設定フラグはキュー/バッチを作成していフォーマット、画像ID、予測されたクラス、または各クラスの確率のリストで人間が読める形式（csv、txtなど）の画像IDで保存します。
• 私の問題は、3つのクラスの分類です。

私が使うことができる最高のアナロジーがKerasを使用すること、である - model.predict（x_test ...）

ように私は、これはTensorFlowまたはtf.contrib.Slimのいずれかでどのように機能するかを正しく理解していません。 スリムにはそのような機能がありますか？

x_testはどのように作成できますか？ このソリューションを変更して別の問題にカスタマイズした後です。 しかし、わかりやすくするために、上記のソリューションを使用してトレーニングと評価を行っていると仮定できます。 上記のスクリプトは分類の精度を計算します。コードのどの部分が純粋な予測を抽出できるのかわかりません。精度を計算する代わりに。私は視覚的に検証をしたいと思います。

誰でも正しい方向に私を向けることができますか？

Answer 1

異なる入力と異なる目的で同じモデルを簡単に実行できるように設計されているので、tf.estimator.Estimatorを見ることをおすすめします。