tensorflow 模型测试

在TensorFlow中，进行模型测试的步骤如下：

1. 首先，需要定义模型的网络结构和变量。可以使用tf.Variable()函数定义模型的权重和偏置等参数。例如，可以使用tf.truncated_normal()函数初始化权重和偏置的值。然后，使用tf.nn.softmax()函数定义模型的输出。最后，使用tf.add_to_collection()函数将模型的输出添加到网络输出集合中。\[2\]

2. 接下来，需要定义输入占位符x和标签占位符y_。可以使用tf.placeholder()函数定义占位符，并指定数据类型和形状。\[2\]

3. 然后，定义损失函数和优化函数。可以使用tf.reduce_mean()函数计算交叉熵损失，并使用tf.train.AdamOptimizer()函数定义优化器。\[2\]

4. 创建一个Saver对象，用于保存和恢复模型。可以使用tf.train.Saver()函数创建Saver对象。\[1\]

5. 在一个tf.Session()中，首先需要初始化变量。可以使用tf.global_variables_initializer()函数初始化所有变量。\[2\]

6. 使用Saver对象的restore()方法载入已保存的模型。可以使用saver.restore(sess, "save/model.ckpt")语句载入模型。\[1\]

7. 进行模型测试。可以使用tf.Session()的run()方法运行模型，并传入测试数据。可以使用tf.get_collection()函数获取网络输出集合中的模型输出，并使用feed_dict参数传入测试数据。\[3\]

综上所述，进行TensorFlow模型测试的代码示例如下：

import tensorflow as tf

# 定义模型的网络结构和变量
W = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=(2,3)), dtype=tf.float32, name='w')
b = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=(1,3)), dtype=tf.float32, name='b')
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(w1, x) + b1)
tf.add_to_collection('network-output', y)

# 定义输入占位符和标签占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, \[None, in_units\], name='x')
y_ = tf.placeholder(tf.float32, \[None, 10\], name='y_')

# 定义损失函数和优化函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=\[1\]))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(rate).minimize(cross_entropy)

# 创建Saver对象
saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
    # 载入已保存的模型
    saver.restore(sess, "save/model.ckpt")
    
    # 进行模型测试
    pred = tf.get_collection('network-output')\[0\]
    y = sess.run(pred, feed_dict={x: test_x, y_: test_y})

这段代码首先定义了模型的网络结构和变量，然后定义了输入占位符和标签占位符，接着定义了损失函数和优化函数。然后创建了一个Saver对象，并在tf.Session()中初始化变量和载入已保存的模型。最后，使用Saver对象的restore()方法恢复模型，并使用tf.Session()的run()方法运行模型进行测试。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [tensorflow如何使用训练好的模型做测试](https://blog.csdn.net/Touch_Dream/article/details/79179132)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Tensorflow在训练好的模型上进行测试](https://blog.csdn.net/sinat_35821976/article/details/80765145)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]