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我有一些用 python 编写机器学习程序的经验,但我是 TensorFlow 的新手,正在检查它。我的开发环境是一个 lubuntu 14.04 64 位虚拟机。我从 miniconda 创建了一个 python 3.5 conda 环境并安装了 TensorFlow 0.12 及其依赖项。我开始尝试运行 TensorFlow 教程中的一些示例代码,并在调用 fit()
时遇到此警告。在输入函数的 boston.py 示例中:source .
WARNING:tensorflow:Rank of input Tensor (1) should be the same as output_rank (2) for column. Will attempt to expand dims. It is highly recommended that you resize your input, as this behavior may change.
WARNING:tensorflow:******************************************************* WARNING:tensorflow:TensorFlow's V1 checkpoint format has been deprecated. WARNING:tensorflow:Consider switching to the more efficient V2 format: WARNING:tensorflow:
'tf.train.Saver(write_version=tf.train.SaverDef.V2)' WARNING:tensorflow:now on by default. WARNING:tensorflow:*******************************************************
WARNING:tensorflow:From /home/kade/miniconda3/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/dnn_linear_combined.py:1053 in predict.: calling BaseEstimator.predict (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators.estimator) with x is deprecated and will be removed after 2016-12-01. Instructions for updating: Estimator is decoupled from Scikit Learn interface by moving into separate class SKCompat. Arguments x, y and batch_size are only available in the SKCompat class, Estimator will only accept input_fn. Example conversion: est = Estimator(...) -> est = SKCompat(Estimator(...))
except NotImplementedError:
with variable_scope.variable_scope(
None,
default_name=column.name,
values=columns_to_tensors.values()):
tensor = column._to_dense_tensor(transformed_tensor)
tensor = fc._reshape_real_valued_tensor(tensor, 2, column.name)
variable = [
contrib_variables.model_variable(
name='weight',
shape=[tensor.get_shape()[1], num_outputs],
initializer=init_ops.zeros_initializer(),
trainable=trainable,
collections=weight_collections)
]
predictions = math_ops.matmul(tensor, variable[0], name='matmul')
tensor = fc._reshape_real_valued_tensor(tensor, 2, column.name)
_reshape_real_valued_tensor(input_tensor, output_rank, column_name=None)
2
硬编码为 output_rank 的值,但 boston.py 示例传入
input_tensor
排名第一。我会继续调查。
最佳答案
如果您明确指定张量的形状:
tf.constant(df[k].values, shape=[df[k].size, 1])
关于python-3.x - TensorFlow 0.12 教程产生警告 : "Rank of input Tensor should be the same as output_rank for column,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41273182/
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