我认为您只需要按照教程中所述评估输出张量即可：
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
print(sess.run(accuracy, Feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
在会话中启动图后，可以将Tensor的值传递给Session.run（）来计算它的值。t.eval（）是调用tf.get_default_session（）。run（t）的快捷方式。
如果要获得预测而不是准确性，则需要以y相同的方式评估输出张量：
print(sess.run(y, Feed_dict={x: mnist.test.images}))
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