使用 UCI 数据集的 TensorFlow 数据处理答案

【问题标题】：Tensorflow data processing using UCI Dataset使用 UCI 数据集的 TensorFlow 数据处理
【发布时间】：2018-03-04 07:52:04
【问题描述】：

我正在尝试使用 Tensorflow 来识别 UCI 数据集的手写数字（https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Optical+Recognition+of+Handwritten+Digits）。其中每一行是一个扁平的 8*8 图像像素矩阵，最后一个属性是类代码 0-9。然而，我遵循的教程是关于 MNIST 数据的，这是完全不同的。它有一个 0-255 值的 28*28 矩阵。所以，它是这样的：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data", one_hot=True)
x = tf.placeholder('float', [None, 784])
y = tf.placeholder('float')

由于我是 Tensorflow 的新手，我无法为 UCI 数据准备神经网络模型。我只是想要一些关于如何进行的方向。我有 2 个主要问题。

这是导入数据的正确方法吗？
如何获取'y'标签作为最后一个属性？

目前我正在考虑做这样的事情：

filename_queue = tf.train.string_input_producer(["optdigits.tra"])
reader = tf.TextLineReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue)
image,label = decode(serialized_example)
x = tf.placeholder('float', [None, 64])
y = tf.placeholder('float')

基本上，我想准备一个具有 64 个节点的输入层和一个带有输出的 'y' 标签来训练 NN model。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow machine-learning neural-network mnist

【解决方案1】：

我也是新手，可能这不是一个好方法。我用numpy导入数据，然后转成tensorflow格式。

import tensorflow as tf
import numpy as np

trainingDataSet_ = np.loadtxt('/data/optdigits.tra', delimiter=',');
trainingDataSet = tf.convert_to_tensor(trainingDataSet_, np.int32)

# store labels of each sample
y = trainingDataSet[:, 64]

# remove lables from features
x = trainingDataSet[:, :64]

【讨论】：