訓練された畳み込みニューラルネットワークを実行しています

これは私の質問です。私は畳み込みニューラルネットワークを訓練して、画像をテンソルフローを使って2つのクラスに分類しました。私は今、そのニューラルネットワークからの重みをどのように使用して、ラベルなしのランダム画像でそれをテストするのかと思っています。それを行うテンソルフローの関数はありますか？それとも私自身でコンボリューションを実行すべきですか？訓練された畳み込みニューラルネットワークを実行しています

出典

2017-04-05 bobob

あなたが使用しているコードのいくつかの例を提供してもらえますか？ –

@MiriamFarberどのような部分が必要ですか？コードがたくさんあるので...私は参照として使用した[githubページ]（https://github.com/llSourcell/How_to_make_a_tensorflow_image_classifier_LIVE/blob/master/demonotes.ipynb）を提供することができます。基本的にコードは同じです – bobob

あなたが訓練を終えた後、あなたは次のようにあなたのコードで定義されているy_pred_clsを使用して、今すぐ

feed_dict_unlabeled = {x: x_unlabeled}

を作成することができます。

y_pred_cls = tf.argmax(y_pred, dimension=1)

あなたは

y_labels = session.run(y_pred_cls, feed_dict=feed_dict_unlabeled)

を行うことができますが

を使用して、ラベルなしデータのラベルを検索します。また

は、ここであなたが役に立つかもしれない同様のシナリオについての議論である：Python/Tensorflow - I have trained the convolutional neural network, how to test it?

出典

2017-04-05 23:24:06

x_unlabeledは浮動小数点型配列ですか？ – bobob

数量以外は、feed_dict_train = {x：x_batch、y_true：y_true_batch}のx_batchと同じ形式でなければなりません。つまり、x_batchとx_unlabeledの画像数は異なる場合がありますが、同じフォーマットでなければなりません。両方が同じプレースホルダに対応するためです。 –

ありがとうございます！ – bobob

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