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Tensorflow 如何使用神经网络获取新数据？

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Tensorflow 如何使用神经网络获取新数据？,tensorflow,neural-network,deep-learning,Tensorflow,Neural Network,Deep Learning,我编写了一些神经网络，如图像分类器、mnist和NLPI 在我的GPU（NVIDIA GT 610）上获得98%的准确率。我怎样才能将新数据（不是训练数据）输入到我的神经网络中并得到预测 让我们假设： Inputs Output 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 我得到了98.7的准确度，如何给出像[10]这样的输入并预测输出。Tensorflow中有

我编写了一些神经网络，如图像分类器、mnist和NLPI 在我的GPU（NVIDIA GT 610）上获得98%的准确率。我怎样才能将新数据（不是训练数据）输入到我的神经网络中并得到预测

让我们假设：

  Inputs    Output
  0     0    1     0
  1     1    1     1
  1     0    1     1
  0     1    1     0
我得到了98.7的准确度，如何给出像[10]这样的输入并预测输出。Tensorflow中有什么方法可以做到这一点吗？

如果输出变量是
y
，而输入占位符是
x
：

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

如果我想包含我自己的28x28图像，我可以在提要中指定x值作为我图像的路径吗@Martin ThomaNot作为路径，但作为numpy数组。只要看看
mnist.test.images的格式就可以了。。。或者你现在投入到你的网络中去训练/评估它。谢谢你martin Thoma，还有一个问题，用C++来实现没有任何框架的神经网络还是使用一些像TysFoSuror或KARAS进行图像分类是好的？“好”是什么意思？为什么不使用Tensorflow/Keras？我的意思是，你也可以在组装时做。或