ソフトマックス回帰について勉強していて、本当に助けが必要な質問があります。ここでは、MNIST ソフトマックス回帰から始めます。この種の問題では、データを予測する方法について言及せずに、精度のみを計算します。
しかし、私の問題は異なります：
与えられた入力で出力を予測したい
したがって、私のデータでは、次の変数を定義します
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])
トレーニング後、W と b を取得しましたが、現在の入力が次の場合に出力を予測する関数を定義する方法がわかりません。
x= [[11, 7],[3, 4],[1, 0]]
理解するのを手伝ってもらえますか？
どうもありがとう