Tensorflow Sofmax回归中如何定义预测数据的函数

我刚刚研究了softmax回归，我有一个问题真的需要你的帮助。我从这里开始，在这类问题中，它只计算精度，而没有提到如何预测数据

但我的问题不同：

我想用给定的输入来预测输出

因此，对于我的数据，我定义了以下变量

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])

W = tf.Variable(tf.zeros([2, 3]))

b = tf.Variable(tf.zeros([3]))

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3])

经过培训，我得到了W和b，但如果我现在的输入是正确的，我不知道如何定义预测输出的函数

x= [[11, 7],[3, 4],[1, 0]]

你能帮我弄清楚吗

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非常感谢

用于预测的函数应与您在培训时使用的函数相同。我不明白这个问题