Python 使用Tensorflow获取单实例类标签

我正在使用LSTM-RNN和Tensorflow。我正在传递一个完整的数据集，只有一个实例作为测试。在分类过程之后，我只想获得该探测器的类的标签。现在我这样做是为了计算准确度：

one_hot_predictions, accuracy, final_loss = sess.run(
    [pred, accuracy, cost],
    feed_dict={
        x: X_test,
        y: one_hot(y_test)
    }
)

test_losses.append(final_loss)
test_accuracies.append(accuracy)

我也在考虑一个y_test.txt文件，它包含测试数据集中单个实例的标签，用于计算精度，但在这种情况下它是无用的。

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请帮帮我，伙计们。谢谢

我不明白你的问题。请提供一个你正在寻找的例子。嗨，亚历克斯，这是我的例子：我有一些文件，每行一个案例。这些文件是功能。我为他们创造了一个法瑟。系统正在将它们作为数据集数据加载。一个名为y_train的侧文件包含相同的行，每行我都有一个类。因此，文件是特征，线条是案例。然后，我有相同数量的文件（功能），其中只包含一行（一个案例）。这些文件是我的测试数据。现在，我想让我的系统在我的数据集上使用LSTM和RNN返回该情况下最可能的类。这就是全部。谢谢，现在，我写的代码，在我需要在测试中计算更多案例的准确性，并添加一个y_测试文件（如火车数据集）时非常好。。。