Как найти вероятность не сверточной модели тензорного питона

Question

Я попробовал следующее, чтобы найти probability модели, которую я создал:

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

Затем при попытке оценки эпохи:

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

В блокноте Jupyter я получаю следующий вывод:

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

Что является не вероятностью, а максимальными значениями из вывода , что я предполагаю.

Пожалуйста, помогите мне узнать вероятность модели. Обратите внимание, что моя модель использует не convolution, а простой LSTM.

Answer 1

Ваша переменная prediction является оценкой argmax, которая даст вам индекс наивысшего балла. Использование softmax вместо этого должно привести к желаемому результату, поскольку softmax преобразует ваши оценки во что-то, что можно интерпретировать как вероятности:

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

Вы все еще можете бросить argmax поверх вероятностей на более поздней стадии, чтобы извлечь наиболее вероятный класс