TensorFlow予測からクラスラベルを取得する方法

Question

私はTFに分類モデルを持ち、次のクラス（pred）の確率リストを得ることができます。今、私は最高の要素（argmax）を選択したいとそのクラスラベルを表示します。

これはばかげているかもしれませんが、予測テンソルの位置に一致するクラスラベルを取得するにはどうすればよいですか？

 feed_dict={g['x']: current_char} 
     preds, state = sess.run([g['preds'],g['final_state']], feed_dict) 
     prediction = tf.argmax(preds, 1) 

predsは私に各クラスの予測のベクトルを与えます。確かに、最も可能性の高いクラス（ラベル）を出力する簡単な方法が必要ですか？

私のモデルに関するいくつかの情報：

x = tf.placeholder(tf.int32, [None, num_steps], name='input_placeholder') 
y = tf.placeholder(tf.int32, [None, 1], name='labels_placeholder') 
batch_size = batch_size = tf.shape(x)[0] 
x_one_hot = tf.one_hot(x, num_classes) 
rnn_inputs = [tf.squeeze(i, squeeze_dims=[1]) for i in 
       tf.split(x_one_hot, num_steps, 1)] 

tmp = tf.stack(rnn_inputs) 
print(tmp.get_shape()) 
tmp2 = tf.transpose(tmp, perm=[1, 0, 2]) 
print(tmp2.get_shape()) 
rnn_inputs = tmp2 


with tf.variable_scope('softmax'): 
    W = tf.get_variable('W', [state_size, num_classes]) 
    b = tf.get_variable('b', [num_classes], initializer=tf.constant_initializer(0.0)) 


rnn_outputs = rnn_outputs[:, num_steps - 1, :] 
rnn_outputs = tf.reshape(rnn_outputs, [-1, state_size]) 
y_reshaped = tf.reshape(y, [-1]) 
logits = tf.matmul(rnn_outputs, W) + b 
predictions = tf.nn.softmax(logits) 

Answer 1

あなたはこのためにtf.reduce_max()を使用することができます。私はthis answerにあなたを紹介します。 動作するかどうか教えてください - そうでない場合は編集します。