Comment définir la fonction pour prédire les données dans la régression de Sofmax

Question

Je viens d'étudier la régression softmax, et j'ai une question vraiment besoin de votre aide. Ici, je commence par MNIST softmax regression, et dans ce genre de problème, il calcule uniquement la précision sans mentionner comment prédire les données.

Mais mon problème est différent:

My training data form

et je voudrais prédire la sortie avec entrée donnée

Par conséquent, pour mes données, je définis les variables suivantes

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]) 

Après la formation, j'ai obtenu W et b, mais je ne sais pas comment définir la fonction pour prédire la sortie si mon entrée est maintenant

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

Pouvez-vous m'aider à comprendre?

Merci beaucoup

Answer 1

La fonction de prédire devrait être le même que vous avez utilisé au moment de la formation. Je ne comprends pas la question.