Colab 1.4:如何将BoostedTreesClassifier与TensorFlow TPU一起使用
Colab 1.4:如何将BoostedTreesClassifier与TensorFlow TPU一起使用
提问于 2019-06-25 03:41:33
我有BoostedTreesClassifier的代码，它可以工作，但需要很长时间的数据量，我给它和参数我选择，即max_depth https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/BoostedTreesClassifier
我正在尝试使用TPUEstimator https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/tpu/TPUEstimator在具有TPU的Colab中使用BoostedTreesClassifier estimator
TPUEstimator可以使用BoostedTreesClassifier吗？我发现只有神经网络可以与估计器/TPUEstimator https://www.tensorflow.org/guide/using_tpu一起使用
让BoostedTreesClassifier与Colab TPU协同工作的正确方法是什么？
tpu_estimator = tf.contrib.tpu.TPUEstimator(
model_fn=model_fn,
config=my_tpu_run_config,
train_batch_size=100,
use_tpu=True)回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-06-25 04:38:23
我认为使用TPUStrategy是正确的方法，但由于某些原因，这仍然需要很长时间。
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(resolver)
tpu_strategy = tf.distribute.experimental.TPUStrategy(resolver)
with tpu_strategy.scope():
model = tf.estimator.BoostedTreesClassifier(
feature_columns=attibute_columns,
n_batches_per_layer=10,
center_bias=True,
n_trees=100,
max_depth=20,
pruning_mode='post',
tree_complexity=0.1)
model.train(input_fn=train_input_fn)
results = model.evaluate(eval_input_fn)
print(results)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56742965
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