使用 tensorflow 猜数字

Question

我正在学习张量流。我想根据数字做一些简单的“猜测者”。我有以下 csv：

val1;val2;result
1;1;2
1;2;3
2;1;3
2;2;4
2;3;5
3;2;5
3;3;6

方程式只是将两个数字相加（例如 1+1=2）。我试过这个：

train_x, train_y = load_data()
my_feature_columns = []
for key in train_x.keys():
    my_feature_columns.append(tf.feature_column.numeric_column(key=key))
classifier = tf.estimator.DNNClassifier(
                                            feature_columns=my_feature_columns,
                                            hidden_units=[10,10],
                                            n_classes=3
                                           )
classifier.train(input_fn=lambda: train_input_fn(train_x, train_y, 100), steps=1000)
classifier.evaluate(input_fn=lambda: train_input_fn(train_x, train_y, 100), steps=1000)

expected = [8, 12]
predict_x = {
    'val1': [4, 6],
    'val2': [4, 6],
}
predictions = classifier.predict(predict_x)

上面的代码不起作用。我收到错误：

Label IDs must < n_classes

我想从.predict()接收基于val1和val2的函数结果，如上面的代码：4+4=8和6+6=12

Answer 1

您的猜测者解决了一个回归问题，而不是分类（this question 解释了其中的区别）。试试这个：

classifier = tf.estimator.DNNRegressor(
                                            feature_columns=my_feature_columns,
                                            hidden_units=[10,10],
                                           )