- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在尝试实现:https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/tutorials/wide/index.html在我的数据集上。
我基本上是尝试根据一些连续和分类特征进行二元分类(0 或 1)。
删除了 NaN,创建了新功能:
square_feet = tf.contrib.layers.real_valued_column("square_feet")
guests_included = tf.contrib.layers.real_valued_column("guests_included")
security_deposit = tf.contrib.layers.real_valued_column("security_deposit")
cleaning_fee = tf.contrib.layers.real_valued_column("cleaning_fee")
extra_people = tf.contrib.layers.real_valued_column("extra_people")
和
neighbourhood_group_cleansed = tf.contrib.layers.sparse_column_with_keys(column_name="neighbourhood_group_cleansed", keys=['Bronx', 'Queens', 'Staten Island', 'Brooklyn', 'Manhattan'])
host_response_time = tf.contrib.layers.sparse_column_with_keys(column_name="host_response_time", keys=['within an hour', 'within a few hours', 'within a day', 'a few days or more'])
-- 我得到了更多的功能,但我认为这传达了要点。
我复制了这些函数:
def input_fn(df):
# Creates a dictionary mapping from each continuous feature column name (k) to
# the values of that column stored in a constant Tensor.
continuous_cols = {k: tf.constant(df[k].values) for k in CONTINUOUS_COLUMNS}
# Creates a dictionary mapping from each categorical feature column name (k)
# to the values of that column stored in a tf.SparseTensor.
categorical_cols = {k: tf.SparseTensor(indices=[[i, 0] for i in range(df[k].size)], values=df[k].values, shape=[df[k].size, 1]) for k in CATEGORICAL_COLUMNS}
# Merges the two dictionaries into one.
feature_cols = dict(continuous_cols.items() + categorical_cols.items())
# Converts the label column into a constant Tensor.
label = tf.constant(df[LABEL_COLUMN].values)
# Returns the feature columns and the label.
return feature_cols, label
def train_input_fn():
return input_fn(df_train)
def eval_input_fn():
return input_fn(df_test)
稍后将被使用
model_dir = tempfile.mkdtemp()
m = tf.contrib.learn.LinearClassifier(feature_columns=FEATURE_COLUMNS, model_dir=model_dir)
m.fit(input_fn=train_input_fn, steps=200)
如果我进行一些调试,函数 input_fn() 是否会返回有效的 dict 和分类。但是,我收到此错误:
/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/layers/python/layers/feature_column_ops.pyc in check_feature_columns(feature_columns)
510 seen_keys = set()
511 for f in feature_columns:
--> 512 key = f.key
513 if key in seen_keys:
514 raise ValueError('Duplicate feature column key found for column: {}. '
AttributeError: 'str' object has no attribute 'key'
feature_cols 的调试输出(仅摘录):
'square_feet': <tf.Tensor 'Const_15:0' shape=(10000,) dtype=float64>,
'guests_included': <tf.Tensor 'Const_16:0' shape=(10000,) dtype=float64>,
'security_deposit': <tf.Tensor 'Const_17:0' shape=(10000,) dtype=float64>,
'cleaning_fee': <tf.Tensor 'Const_18:0' shape=(10000,) dtype=float64>,
..
和标签
<tf.Tensor 'Const_27:0' shape=(10000,) dtype=int64>
对于df[LABEL_COLUMN].values:
array([1, 1, 1, ..., 1, 1, 1])
非常感谢帮助、提示、提示。这些是我使用 Tensorflow 的第一步,我不知道如何继续或进一步排除错误。
谢谢!
--- 更新 ---
我尝试使用
import tensorflow.contrib.learn.python.learn as learn
现在在 DNN 分类器上,仅在连续列上
classifier = learn.DNNClassifier(hidden_units=[10, 20, 10], n_classes=2, feature_columns=CONTINUOUS_COLUMNS)
classifier.fit(df_train[CONTINUOUS_COLUMNS], df_train['classification'], steps=200, batch_size=32)
并得到相同的错误
/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/layers/python/layers/feature_column_ops.pyc in check_feature_columns(feature_columns)
510 seen_keys = set()
511 for f in feature_columns:
--> 512 key = f.key
513 if key in seen_keys:
514 raise ValueError('Duplicate feature column key found for column: {}. '
AttributeError: 'str' object has no attribute 'key'
最佳答案
当你训练模型时,你会向它传递列表FEATURE_COLUMNS
,我相信你有一个字符串列表。当 tensorflow 循环遍历该列表时,它尝试访问失败的字符串上的关键属性。您可能想向其传递 tensorflow 变量列表,即定义一个新列表 wide_columns
:
wide_columns=[square_feet, guests_included,...]
m = tf.contrib.learn.LinearClassifier(feature_columns=wide_columns, model_dir=model_dir)
m.fit(...)
关于python - tensorflow 逻辑回归,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40070064/
当我尝试加载库 Raster 时,我收到如下错误: 错误:inDL(x, as.logic(local), as.logic(now), ...) 中的“raster”的包或命名空间加载失败:无法加载
当我尝试加载库 Raster 时,我收到如下错误: 错误:inDL(x, as.logic(local), as.logic(now), ...) 中的“raster”的包或命名空间加载失败:无法加载
望着help section about_Comparison_Operators of PowerShell我是这样理解的: PS C:\> $false,$false -eq $true PS C
我刚刚修改了旧代码,现在似乎没有任何效果。请您指导我哪里出错了。 一些不起作用的事情是: 以前,焦点始终停留在屏幕上唯一的输入字段上。 (现在不行了),代码中的 if else 条件也不起作用。 On
请帮我找到一个使用普通 'ol javascript 的解决方案(我无法使用外部框架)。此外,CSS :hover 选择器不适用于现实世界的实现。 注册事件发生的事情设置所有调用最后注册事件数组项。
我想创建一个软件来为残障 child 交通规划公交路线(及其最佳载客量)。 这些总线具有以下规范: m 个座位(最多 7 个 - 因为有司机和助理) o 轮椅“座位”(最多 4 个) 固定的最大负载量
有人能帮我吗?似乎我的 for 逻辑根本不起作用,因为它一直在上午 12:00 返回我的开始时间 这是我的代码 Sub forlogic() Dim i As Single Dim t
我正在尝试设置 OR两个切片器过滤器之间的逻辑。两个切片器来自相同的数据集。以下是更多详细信息: 我的源表: 带切片器的视觉效果: 我的目标是,如果我从切片器 1 和切片器 2 中选择任何值,我的视觉
我有以下 C 语句: int res = x & (x ^ y); 有没有办法做同样的事情,但每次只使用一次x和y? 例如: x | (~x & y) == x | y 最佳答案 是的,通过扩展 xo
我正在创建 Azure 逻辑应用程序以将新的 Sharepoint 文件添加到 Azure Blob。 Sharepoint 由我的公司运行,我使用我的凭据登录来为逻辑应用程序创建 Sharepoin
我有一个问题要求为给定函数合成最简单的乘积表达式总和。基本上,如果 AB == CD,则函数为 1,否则为 0,结果如下: (!A && !B && !C && !D) || (!A && B &&
我正在尝试确定是否可以在不溢出的情况下计算两个 32 位整数的总和,同时仅使用某些按位运算符和其他运算符。因此,如果整数 x 和 y 可以相加而不会溢出,则以下代码应返回 1,否则返回 0。 ((((
处理乍一看需要许多嵌套 if 语句的复杂业务逻辑的好方法是什么? 例子: 折扣券。可能: 1a) 超值折扣 1b) 百分比折扣 2a) 正常折扣 2b) 累进折扣 3a) 需要访问优惠券 3b) 不需
假设我有一个“numbers”对象数组,其中包含“startNo”整数和“endNo”整数。 数组中可以有多个“数字”,我想获取一个包含修改对象的新数组,该数组仅具有不重叠的范围。 例如:如果数组有:
我在这个问题上遇到了困难。我正在使用 JavaScript。 我有一个文本区域,用于检测 @ 输入并将其位置存储在数组中。 var input = "@a @b @c" //textarea var
默认 IN 使用 OR 基本逻辑。有没有办法在范围内使用 AND 基本逻辑。 例如下面的查询 SELECT ItemId,CategoryID FROM ItemCategories WHERE Ca
我想在您将鼠标悬停在网站图像上时添加叠加层。我在这里实现了这个,它工作正常http://jsfiddle.net/stujLbjh/ 这是js代码: var divs = document.query
这个问题在这里已经有了答案: Which is faster: x>2 是否比 x>>31 快?换句话说,sar x, 2 是否比 sar x, 31 快?我做了一些简单的测试,他们似乎有相同的速度
我有grails criteriaQuery,我在这里再次检查OR逻辑,就像这样一个状态变量: or { eq("status", Status.ONE) eq("status",
我有grails criteriaQuery,我在这里再次检查OR逻辑,就像这样一个状态变量: or { eq("status", Status.ONE) eq("status",
我是一名优秀的程序员,十分优秀!