如何找到非卷积模型张量流python的概率

Question

我已经尝试了以下内容来查找我创建的模型的probability：

X = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, n_inputs])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None,n_outputs])
prediction=tf.argmax(y,1)

然后在尝试时代评估时：

print ("Probability Training: ", prediction.eval(feed_dict={X: x_train,y:y_train}, session=sess))})

我在jupyter笔记本中得到以下输出：

Probability Training:  [0 3 1 ... 2 2 2]

这不是概率，而是输出的最大值我猜。

请帮助我找出模型的概率。请注意，我的模型不是使用convolution而是使用简单的LSTM。

Answer 1

您的prediction变量是argmax评估，它将为您提供最高分的索引。使用softmax代替应该产生所需的输出，因为softmax会将您的分数转换为可以解释为概率的内容：

X = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, n_inputs])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None,n_outputs])
probabilities=tf.nn.softmax(y)

您仍然可以在稍后阶段在概率之上抛出argmax以提取最可能的类