回答： 在C语言中，有很多方法可以将2d数组作为参数传递。在下面的部分中，我描述了将2d数组作为参数传递给函数的几种方法。...使用指针传递2d数组以在c中运行 多维数组的第一个元素是另一个数组，所以在这里，当我们传递一个2D数组时，它将被分割成一个指向数组的指针。
01 如何使用input_fn自定义输入管道 当使用tf.contrib.learn来训练一个神经网络时，可以将特征，标签数据直接输入到.fit(),.evaluate(),.predict()操作中...在.fit()操作中有一个参数：input_fn，只要将我们定义好的输入函数传给这个参数即可： classifier.fit(input_fn=my_input_fn, steps=2000) 但是，极其注意的是绝不能直接这样做...(my_input_function, data_set=training_set), steps=2000) （3）在lambda中调用输入函数，然后将参数传入input_fn中 classifier.fit...现在创建一组FeatureColumn作为输入数据，正式指定哪些特征需要被用来训练。...()函数，并且将训练数据集training_set作为参数传入 regressor.fit(input_fn=lambda: input_fn(training_set), steps=5000) 运行代码
- 将要预测的列作为输出，并从数据表中删除 # 将要预测的列赋值给输出 train_data_outcomes = train_data['your outcome key'] # 从输入DataFrame...中移除 train_data_input = train_data.drop('your outcome key', axis = 1) print(train_data_input) print(type...’: xxxx} 使用tf.contrib.learn.LinearRegressor尝试五维输入预测输出 换成五维的最大问题就是input_fn的第一个参数和第二个参数（即输入x和输出y）到底是要什么类型...，如果还把上面的代码copy下来，只把feature_columns的dimension换成5，把input_fn中的train_data_input换成DataFrame，就会收到下面的错误： AttributeError...---- 等价代码 写完这两个五维的发现同理，LinearRegression那个五维的也可以写成不带input_fn的，把fit改成x和y，不指定feature_columns的键值x就好了，否则会报
将要预测的列作为输出，并从数据表中删除 1# 将要预测的列赋值给输出 2train_data_outcomes = train_data['your outcome key'] 3# 从输入DataFrame...': xxxx} 使用tf.contrib.learn.LinearRegressor尝试五维输入预测输出 换成五维的最大问题就是input_fn的第一个参数和第二个参数（即输入x和输出y）到底是要什么类型...，如果还把上面的代码copy下来，只把feature_columns的dimension换成5，把input_fn中的train_data_input换成DataFrame，就会收到下面的错误： AttributeError...等价代码 写完这两个五维的发现同理，LinearRegression那个五维的也可以写成不带input_fn的，把fit改成x和y，不指定feature_columns的键值x就好了，否则会报Key Error...(input_fn=input_fn, steps=3000) 6estimator.fit(x= train_data_input,y=train_data_outcomes,batch_size=4
classifier.fit(input_fn=get_train_inputs, steps=2000) # Define the test inputs def get_test_inputs...这里，你讲配置深度神经网络分类器来拟合Iris数据，你可以用tf.contrib.learn.DNNClassifier作为示例： # Specify that all features have real-value...model_dir=/tmp/iris_model.训练模型时保存的断点数据 Describe the training input pipeline tf.contrib.learn API使用输入函数，创建...the DNNClassifier to the Iris Training Data 配置了DNN分类器，你可以用fit方法来拟合数据，传递get_train_inputs到input_fn参数中，...循环训练2000次： # Fit model. classifier.fit(input_fn=get_train_inputs, steps=2000) 等效于： classifier.fit(x=training_set.data
广泛深度网络 数据 我们将使用泰坦尼克号 Kaggle 数据来预测乘客的生存率是否和某些属性有关，如姓名，性别，船票，船舱的类型等。...桶化（Bucketization ）允许我们找到乘客对应年龄组的生存相关性，而不是将所有年龄作为一个大整体，从而提高我们的准确性。...例如说我们可以将特征列传递到.fit .feature .predict作为一个单独创建的列，就像我们上面所描述的一样，但这个是一个更加简洁的方案。.../models" print("model directory = %s" % model_dir) m = build_estimator(model_dir) m.fit(input_fn...=lambda: input_fn(df_train, True), steps=200) print m.predict(input_fn=lambda: input_fn(df_test))
变量（Variables）可以增加可训练的参数到图中，他们由指定一个初始类型和初始值来创建： W = tf.Variable([.3], tf.float32) b = tf.Variable([-.3...下面的代码中， linear_model - y 创建了一个向量，向量中的每一个值表示对应的错误增量。然后调用 tf.square 对错误增量进行平方运算。...steps的值来告知方法要训练多少次数据 estimator.fit(input_fn=input_fn, steps=1000) # 最后我们评估我们的模型价值。...假设现在需要创建一个未预设到TensorFlow中的模型。我们依然可以使用tf.contrib.learn保留数据集合、训练数据、训练过程的高度抽象。...= tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x": x}, y, 4, num_epochs=1000) # 训练数据 estimator.fit(input_fn
hidden_units=[10, 10], model_dir="/tmp/boston_model") # Fit...regressor.fit(input_fn=lambda: input_fn(training_set), steps=5000) # Score accuracy ev = regressor.evaluate...我们建立一个具有两层隐藏层的神经网络，每一层具有 10 个神经元节点， 接下来就是建立输入函数，它的作用就是把输入数据传递给回归模型，它可以接受 pandas 的 Dataframe 结构，并将特征和标签列作为...Tensors 返回 在训练时，只需要把训练数据集传递给输入函数，用 fit 迭代5000步 评价模型时，也是将测试数据集传递给输入函数，再用 evaluate 预测时，同样将预测数据集传递给输入函数...numpy数组中，那么需要将其转换为Tensor，然后从 input_fn 中返回。
： filename：CSV 文件名 target_dtype：目标数据的类型，本例中为分类 ID，使用整形表示 features_dtype：特征值的类型，本例中是花萼花瓣的长宽度，使用浮点数表示 打开...DNNClassifier的参数： feature_columns：把之前创建的特征列传入，具体有什么含义还没深入理解。 hidden_units：每层神经元数量，跟 DNN 原理有关。...函数进行训练，次数为 2000 次： # Fit model. classifier.fit(input_fn=get_train_inputs, steps=2000) 训练的结果会保存在之前创建...classifier 传入的 model_dir 中，本例中是"/tmp/iris_model"，这是一个目录，训练结束后，可以看到该目录保存了一些数据： $ tree -h /tmp/iris_model...classifier.fit(input_fn=get_train_inputs, steps=2000) # Define the test inputs def get_test_inputs
Estimator使用步骤 创建一个或多个输入函数，即input_fn 定义模型的特征列,即feature_columns 实例化 Estimator，指定特征列和各种超参数。...下面通过伪代码的形式介绍如何使用Estimator： 创建一个或多个输入函数，即input_fn： def train_input_fn(features, labels, batch_size):...在 Estimator 对象上调用一个或多个方法，传递适当的输入函数作为数据的来源 train(训练) # Train the Model. classifier.train( input_fn...Estimator，网络使用的是预创建好的DNNClassifier,其他预创建网络结构有如下： ?...传入参数 它是一个class(类)，是定义在model_fn中的，并且model_fn返回的也是它的一个实例，这个实例是用来初始化Estimator类的。
Estimator使用步骤 创建一个或多个输入函数，即input_fn 定义模型的特征列,即feature_columns 实例化 Estimator，指定特征列和各种超参数。...在 Estimator 对象上调用一个或多个方法，传递适当的输入函数作为数据的来源。...（train, evaluate, predict） [image.png] 下面通过伪代码的形式介绍如何使用Estimator： 创建一个或多个输入函数，即input_fn： def train_input_fn...Estimator，网络使用的是预创建好的DNNClassifier,其他预创建网络结构有如下： [image.png] 当然在实际任务中这些网络并不能满足我们的需求，所以我们需要能够使用自定义的网络结构...传入参数 它是一个class(类)，是定义在model_fn中的，并且model_fn返回的也是它的一个实例，这个实例是用来初始化Estimator类的。
tf.contrib.learn.DNNRegressor 是 TensoFlow 中实现的一个神经网络回归器。一般神经网络用于分类问题的比较多，但是同样可以用于回归问题和无监督学习问题。...regressor.fit(input_fn=train_input_fn, steps=5000) 训练阶段和测试阶段所用的数据是不一样的，所以在上面我又分别为训练和测试写了一个 input_fn。...当然除了这种方式还有其他方式，你可以只写一个 input_fn，然后在 fit 的时候使用类似 input_fn=lambda: input_fn(training_set) 来制定传入的数据集。...注意你不能直接使用 input_fn=input_fn(training_set) ，因为 input_fn 参数的值是一个函数。...解决办法是在定义 regressor 的时候使用 config 参数中的 gpu_memory_fraction 来指定分配给 TensorFlow 的显存大小（比例）： # log_device_placement
tf.contrib.learn.LinearClassifier( feature_columns=FEATURE_COLUMNS, model_dir=model_dir) model.fit...svm.SVM(example_id_column=’example_id’, feature_columns=FEATURE_COLUMNS, model_dir=model_dir) model.fit...hparams, model_dir=model_dir, config=tf.contrib.learn.RunConfig(save_checkpoints_secs=60)) classifier.fit...，比较复杂的是做feature的一些处理，如wide column一般对实数列做bucket处理，如age_buckets = tf.contrib.layers.bucketized_column(age...而对比scikit-learn来说，无论是在算法模型的支持还是各种训练、验证的工具来说，还是差距很大的，当然TF.Learn也有其本身的优势，如支持GPU、很容易扩展到集群（看起来API很容易，还没有测试
classifier.fit(input_fn=get_train_inputs, steps=2000) # Define the test inputs def get_test_inputs...一种解决方法是多次使用fit来一步一步评估模型，但是这明显很慢所以并不建议使用，所以 tf.contrib.learn提供了Monitor API帮助我们在训练过程中评估模型，下面内容主要有三个过程：...可以在ValidationMonitor的构造函数上加入metrics参数，其参数是一个键值对，键为想要记录的度量的名称，值为相应的MetricSpec对象。 ...prediction_key=tf.contrib.learn.PredictionKey.CLASSES) } 把这个字典放入validation_monitor的metrics参数中...描述 early_stopping_metric 早停止指标如loss或者accuracy early_stopping_metric_minimize True代表希望最小化上面的指标，False希望最大化上面的指标
TensorFlow 的出现让创建这些网络变得越来越简单。...6.png 04 前馈型神经网络 用例：分类和回归 这些网络由一层层的感知器组成，这些感知器接收将信息传递到下一层的输入，由网络中的最后一层输出结果。 在给定层中的每个节点之间没有连接。...下面代码展示如何轻松地创建前馈型神经网络来分类手写数字： def init_weights(shape): return tf.Variable(tf.random_normal(shape,...(input_fn=input_fn, steps=30) accuracy = svm_classifier.evaluate(input_fn=input_fn, steps=1)['accuracy...return feature_cols, label else: return feature_cols m = build_estimator(model_dir) m.fit(input_fn
如原论文中提到的，模型训练采用的是联合训练（joint training），模型的训练误差会同时反馈到线性模型和 DNN 模型中进行参数更新。...如 tutorial 的实例代码，可以通过 pandas.read_csv 从 CSV 文件中读入数据构建 data frame。...函数：m.fit(input_fn=input_fn(df_train))，评测使用 evaluate 函数：m.evaluate(input_fn=input_fn(df_test))。..._SparseColumn 从对应的创建接口函数中接收的输入参数的名称。...这个跟 bucket_size 和 lookup_config 这两个参数相关。在实际定义中，有且只定义其中一个参数。
length(萼片长度)、sepal width(萼片宽度)、petal length(花瓣长度)、petal width(花瓣宽度)；最后一列为Species，即鸢尾花的种类，是我们训练目标，在机器学习中称作...-> feature columns -> model # fit model 训练模型 classifier.train(input_fn = input_fn(training_set), steps...= 1000) print('fit already done.')...INFO:tensorflow:Loss for final step: 13.0562. fit already done....n_classes = 3, model_dir = "/tmp/iris_model") 这是构建模型所使用的代码，它定义了一个简单的线性模型，并配置了三个参数
它提供了一组命名的分布式策略，如ParameterServerStrategy、CollectiveStrategy来作为Python作用域，这些策略可以被用来捕获用户函数中的模型声明和训练逻辑，其将在用户代码开始时生效...在 replica_fn 中创建的任何变量都是使用 my_strategy 的策略创建的。...在参数服务器上创建变量。...任何在作用域之外创建的变量都不会被分发。 请注意，任何在策略内部创建的变量都会捕获策略信息。因此，在 strategy.scope 之外对这些变量的读写也可以无缝进行，而不需要用户进入 scope。...当高层的训练框架方法，如 model.compile，model.fit 等被调用时，捕获的范围将被自动输入，相关的策略将被用来分配训练等。
而实现这一功能的是StepCounterHook,它定义在tensorflow/tensorflow/python/training/basic_session_run_hooks.py中，部分定义如下...feed_dict 为了在大数据量时使用 dataset，我们可以用 placeholder 创建 dataset。...这时数据就不会直接写到 graph 中，graph 中只有一个 placeholder 占位符。...仔细看一下 estimator 的 train 和 evaluate 函数定义可以发现它们都接收 hooks 参数，这个参数的定义是：List of tf.train.SessionRunHook subclass...也就是说我们可以自己定义一个SessionRunHook作为参数传递到hook就可以了。
从高层次而言，数据集由以下类组成： 其中： 数据集：基类，包含用于创建和转换数据集的函数。允许您从内存中的数据或从 Python 生成器初始化数据集。...估算器要求您创建一个具有以下格式的函数： def input_fn(): ...... return ({ 'SepalLength':[values], .....为了方便重复使用 input_fn，我们将向其中添加一些参数。这样，我们就可以使用不同设置构建输入函数。参数非常直观： file_path：要读取的数据文件。...map：调用 decode_csv 函数，并将数据集中的每个元素作为一个参数（由于我们使用的是 TextLineDataset，每个元素都将是一行 CSV 文本）。...估算器需要一个没有参数的 input_fn，因此我们将使用 lambda 创建一个没有参数的函数，这个函数会使用所需的参数 file_path, shuffle setting, 和 repeat_count
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