我是神经网络的新手，已经学习了适合初学者的MNIST示例。

我目前正在尝试将这个示例应用于来自Kaggle的另一个没有测试标签的数据集。

如果我在没有相应标签的测试数据集上运行模型，因此无法像MNIST示例中那样计算准确率，我希望能够查看预测结果。有没有办法访问观察值及其预测标签，并以一种美观的方式打印出来？

回答：

我认为你只需要像教程中所说的那样评估你的输出张量：

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

要获取张量的输出，请查看文档：

在图形在会话中启动后，可以通过将其传递给Session.run()来计算张量的值。t.eval()是调用tf.get_default_session().run(t)的快捷方式。

如果你想要获取预测结果而不是准确率，你需要以相同的方式评估你的输出张量y：

print(sess.run(y, feed_dict={x: mnist.test.images}))