Python 解释tf模型结果的最佳方法

首先，我是一个TensorFlow noobie，所以我很欣赏在我对任何事物的理解中所能给予的清晰

我想知道我是否正确地完成了我的项目。目前，我正在使用模型识别图片中的鸟类。我从输出中得到了正确的结果，但我想知道什么是自动解释结果的最佳方法。目前，我刚刚通过输入图像进行了快速测试，然后手动扫描哪个值最大，然后在上一个链接上找到的labelmap.csv文件中找到相应的标签

我一直在研究，发现很多模型都使用labelmap.pbtxt，所以我想知道我是否应该制作这样的东西。我的另一个想法是在输出中找到最大值，然后在CSV中找到该索引以获得结果，但我不确定这是否是解释结果的正确TensorFlow方法

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谢谢你的澄清

将测试集的基本真值存储在一个数组中的常用方法，关于您正在谈论的最大值，

tf.argmax

用于获取最大值，然后将其与存储的基本真值进行比较。您不需要亲自查看最大值，让代码来实现

您还可以使用TensorFlow中的

model.evaluate

函数直接获得结果