CNN與tf.layers - 可能得到預測從tf.estimator.EstimatorSpec對象類的標籤？

Question

在此之後Guide to TF Layers: Building a Convolutional Neural Network 我可以看到培訓和評估步驟正常工作，但我不知道怎麼去預測類標籤一個unlableled數據集。我想：

# try predict 
test_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x={"x": my_test_data}, 
    num_epochs=1, 
    shuffle=False) 
test_results = mnist_classifier.predict(input_fn=test_input_fn) 
print(test_results) 

這種「在0x00000000103DE990發電機對象Estimator.predict」我不能操縱提取的預測產生了。

是否有可能得到這個對象預測標籤？如果不是，那麼如何使這個cnn_model_fn適應新的未標記數據集的預測標籤呢？

Answer 1

我只是找到了答案。我發佈它可以幫助別人：

for el in test_results: 
    print(el) 

這打印測試數據集中的每個元素的標籤和概率。