tf.image.decode_jpeg(file_contents, channels=1)使用"read_images_from_disk“作为我的input_fn： read_labeled_image_list(".shuffle=True)
graph_classif
浏览 0提问于2017-06-27得票数 0
我试图正确地处理_input_fn_，以便在.fit()_中用作参数。我创建了分类器：feature_columns=feature_cols()放在fit()中：当我运行代码时
浏览 4提问于2017-01-09得票数 0
1.0中的罐装估计量(LinearClassifier，DNNClassifier等)使用接口，该接口定义： x=None, input_fn=None如果您调用两次fit(steps=10)，那么总共会进行20个步骤的培训。如果您不希望有增量行为，请设置max_steps。如果设置了，max_steps必须为None。(input_fn=train_input_fn, steps=???)使用LinearClassifier，我们如何在
浏览 1提问于2017-04-29得票数 6
在tf.contrib.learn示例中，以下是两行代码：estimator.fit(input_fn=input_fn, steps=1000)
我想知道在调用fit函数中的参数fit和在numpy_input_fn调用中</em
浏览 12提问于2017-03-15得票数 45
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我试图为我的模型添加类权重作为超参数，但是为了计算权重，我需要读取输入数据，这发生在input_fn内部，然后传递给estimator.fit()。input_fn的输出仅为应具有相同形状num_examples * num_features的特征和标签。我的问题--有没有办法将数据从input_fn传播到model_fn的超参数映射？或者作为另一种选择-也许有一个input_fn数据集的包装器，它允许对少数/欠采样多数进行
浏览 1提问于2018-01-22得票数 6
我正在尝试使用SparseTensor创建一个具有稀疏二进制数coo矩阵(报告)的LinearClassifer。(),input_fn=None) File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/contrib/learn/python/lea
浏览 0提问于2016-08-04得票数 2
fit方法接受input_fn作为参数，但是这个函数应该返回什么呢？作为输入，我基本上有一个矩阵，我想用WALS方法分解它，但我不知道如何将这个矩阵传递给fit函数。
浏览 0提问于2018-06-18得票数 2
我正在尽我最大的努力用tensorflow实现一个DNN，到目前为止，我已经能够下载这些文件并解析它们，以便Pandas数据中的所有数据都是非破坏性的，但是我尝试将我的数据放入tensorflow DNN中，并且我不确定如何继续前进。titanic_df.dropna()
gender = LabelEncoder() data["Sex"]= gend
浏览 2提问于2017-07-12得票数 0
TensorFlow提供了将ValidationMonitors与几个预定义的估值器(如tf.contrib.learn.DNNClassifier )相结合的可能性。但是我想使用ValidationMonitor作为我自己的估值器，这是我基于创建的。= tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x": x}, y, 4, num_epochs=1000)estimator.
浏览 0提问于2017-03-13得票数 1
x_2': tf.constant(value=df['x_2'].values)}
return feature_cols, labels
if __name__ == '
浏览 53提问于2017-03-15得票数 4
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我正在使用TF的高级估计器：estim.fit ( some_input )
如果some_input有x、y和batch_size，则代码运行时会发出警告；因此我尝试使用input_fn，并设法通过这个input_fn发送x、y，但没有发送batch_size。有谁能分享一个简单的例子，使用input_fn作为estim.fit / estim.evaluate的输入，同时也使用batch_si
浏览 3提问于2017-03-14得票数 4
但是，我在使用Estimator时遇到了一个问题，fit函数使用
tf.contrib.learn.read_
浏览 1提问于2016-10-04得票数 1
'_task_id': 0, '_environment': 'local', '_save_summary_steps': 100, '_is_chief': True}
本人对上述守则有以下问题2)我的理解是，my_inpu
浏览 1提问于2017-06-15得票数 0
作为机器学习中的一个常见技巧，当整个训练数据集很大时，批处理学习非常重要。index_in_epoch += batch_size if start < num_examples: df_train.reindex(np.ran
浏览 26提问于2016-08-05得票数 0
learn.TensorFlowDNNClassifier(hidden_units=[10, 20, 10],n_classes=2, steps=100)
classifier_TensorFlow.fit它不会采用“步骤”参数吗？我没有任何错误信息或输出，所以没有什么可做的.有什么想法或暗示吗？文档有点“轻”吗？
浏览 1提问于2016-06-08得票数 2
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当我这么做时：我知道错误：
更新说明:请切换到更新说明:通过迁移到单独的SKCompat类中，估值器与Scikit学习接口解耦。参数x、y和batch
浏览 2提问于2018-01-12得票数 1
我创建了一个基于“广度和深度”示例()的模型。我导出的模型如下： m.fit(input_fn=lambda: input_fn(df_train, True), steps=FLAGS.train_steps)
print('Model statistic
浏览 4提问于2017-01-17得票数 11
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