python - tensorflow : load csv data file and training the model

Question

我是 tensorflow 的新手。我需要加载数据集来训练我的模型。我的数据集样本看起来像

TRAINING_FILE.iloc[0:5,0:5]

    num_var_1   num_var_2   num_var_3   num_var_4   num_var_5
0   -0.010655   0.040182    0.0     1.800000e-07    -0.011319
1   -0.006542   0.157872    0.0     2.105000e-06    -0.010966
2   -0.010626   0.089140    0.0     3.550000e-07    -0.011286
3   -0.010626   0.227239    0.0     1.050000e-06    -0.011159
4   -0.008947   0.160410    0.0     2.105000e-06    -0.010966

我使用 tensorflow 文档中提到的代码加载此 csv 文件。这就是我加载训练文件的方式

train_fn = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header(
    filename = TRAINING_FILE,
    target_dtype = np.int,
    features_dtype= np.float32)

当我编译脚本时出现以下错误

Traceback (most recent call last): File "train.py", line 31, in features_dtype = np.float32) File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/base.py", line 48, in load_csv_with_header n_samples = int(header[0]) ValueError: invalid literal for int() with base 10: '-0.0106550312'

Answer 1

这些看起来都像 float ，但 load_csv_with_header 正在寻找 dtype target_dtype 的标签列(在您的情况下为整数)。您可以使用 target_column 参数选择此列，但默认情况下它是最后一列。

因此，您要么需要将标签数据类型切换为浮点型(如果您预测的是真实值)，要么向您的数据添加标签列。