java - 不使用 MNIST 的 Tensorflow 初学者示例

Question

我有问题，也许是个愚蠢的问题，但我们会看到的。

我想简单地构建 k-NN在 Tensorflow(或 Keras，我们将看到)中建立模型并在我的 Java 项目中使用它，但事实并非如此。

我的数据将如下所示:

data: [
    {id: 1, distance: [111, 222, 333] }, 
    {id: 1, distance: [222, 111, 333] },
    {id: 1, distance: [333, 444, 555] },
    {id: 2, distance: [111, 555, 666] },
    ... and so on 
    ... indexes of distance array are my features
]

我想做的是根据我将在我的模型中计算的距离对新的data对象进行分类，并且相同的模型会告诉我 accurate，id距离将被分类。

我的问题从这里开始。你能告诉我，如何将非常简单的数据集加载到 tensorflow 中，而不是从文件中，而是从代码中加载吗？互联网上有很多例子，但都是基于 MNIST 或大型神经网络或 CNN 提供的其他大型数据集。

我没有找到我要求的基础知识，这就是我在 Stack 中提问的原因。

谢谢你的建议

附言。是的，我需要使用 Tensorflow/Keras。因为我想要并且我可以从中将模型导入 Java。我知道 KNN alghoritm，因为我之前基于曼哈顿和欧几里得距离用 Java 和 C# 编写了它。现在，我想使用 ML/AI 库来执行此操作。

编辑:

在 C++、C#、Java 等静态类型语言中，编写像 KNN 这样的算法非常简单(而且速度非常快)。我不敢相信互联网上没有使用 TF/Keras 的简单示例，比 MNIST 数据集更简单

我找到的最简单的一个是基于iris.dataset，但数据仍然来自 TF 的预构建数据集。

http://marubon-ds.blogspot.com/2017/09/knn-k-nearest-neighbors-by-tensorflow.html

我必须理解的最大问题是加载简单数据，正如我上面提到的

Answer 1

如果我没有正确理解您的问题，您需要将数据集导入 Tensorflow 框架。为此，您可以将数据转换为 CSV 文件并使用此 Tensorflow doc .