Tensorflow Estimator API 输入张量名称

【问题标题】：Tensorflow Estimator API Input Tensor NamesTensorflow Estimator API 输入张量名称
【发布时间】：2018-04-25 08:46:48
【问题描述】：

在 tensorflow 中使用估计器并使用 tf.estimator.inputs.numpy_input_function() 传递输入时，为特征和标签的输入创建的张量的名称是什么。

如果我打印出图表中所有占位符的名称，我会得到以下信息： name: "enqueue_input/Placeholder" name: "enqueue_input/Placeholder_1" name: "enqueue_input/Placeholder_2"

但是，这些张量的形状没有指定，所以我不知道哪个是哪个或为什么有 3 个，而不是只有一个特征和一个标签张量。

但是没有人回答。

【问题讨论】：

我没有使用numpy_input_function，我使用了tf.data.Dataset。但它有效。看看我的回答是否有帮助：stackoverflow.com/questions/48335699/…

【解决方案1】：

numpy_input_fn 有两个重要的参数：x 和 y。 x 是一个字典，它将特征列的名称与包含特征数据的数组相匹配。 y 是一个数组，其中包含 x 中特征的标签。

例如，以下代码将名为x_coord 的特征与值为0.5 时的标签1 和值为1.2 时的标签2 相关联：

train_input = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x={"x_coord": np.array([0.5, 1.2])}, y=np.array([1, 2]))

【讨论】：