tensorflow

に予測値を正規化する方法を、関連の.csvファイルを使用して、簡単なフィードフォワードDNNはここhttps://github.com/jhsmith12345/tensorflow/blob/normalize_prediction/tf_from_csv.py tensorflow

コードのこの作品

classification = prediction.eval(feed_dict={x: [[9,3]]}) 
print (classification)

が

[[ -12.2412138 -17.24327469 ]]

Iを出力している見つけることができます何かのようなラベルに従う予測を期待しています。

[[ 0 1 ]]

私は予測値がソフトマックスによって正規化されていないと考えていますが、どのように進むべきかは考えていません。どんな助けもありがとう！また、私はここで完全なコードを投稿することに満足していますが、投稿を乱雑にしたくありませんでした。ありがとう！

出典

2017-02-18 Hanley Soilsmith

は

prediction = neural_network_model(x) 
prediction.eval(feed_dict={x: [[9,3]]}) 
# output is [[ -12.2412138 -17.24327469 ]]

あなたのコードで、私は明確にしましょうと範囲は右、〜1 0ではありませんなぜあなたは混乱しますか？
ソフトマックスは、あなたは私が知っているためtf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
を使用する予測
には適用されないため、この関数は計算クロスエントロピー
前predictionにソフトマックスを適用する。しかし、それは私があなたを考えるprediction

の値を変更しませんソフトマックスは、その後、クロスエントロピーを計算するか、最終的には（それはtf.nn.softmax_cross_entropy_with_logitsを使用することはできません）を直接

をpredictionを印刷したり、何も変わらないが、印刷前にソフトマックスを行うことができます10

出典

2017-02-18 06:13:22 xxi

おかげさまで、 ""テンソル（ "Softmax"（）を使用して、classification = tf.nn.softmax（prediction_val（feed_dict = {x：[[9,3]]}））：0 "、shape =（1,2）、dtype = float32）" "私はこれが私が探しているものだとは思わないが、わからない。 –

私はそれが 'result = tf.nn.softmax（予測）'となり、次に 'result_value（feed_dict = {x：[[9,3]]}）' – xxi

を出力すると思います。ありがとうございます！！！ –

答えて

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