hello - tensorflow sdk
¿Alguien puede ayudarme con TensorFlow? (3)
Google acaba de abrir TensorFlow como fuente abierta. Lo leí un poco, pero parece que solo puedes entrenarlo con sus datos de MNIST.
Estoy buscando un código de ejemplo donde pueda entrenar con mis propios datos y resultados de salida para mi archivo de prueba.
donde tengo el archivo .csv (como una muestra por línea) como datos de entrenamiento (con id, salida, + 72 columnas más)
y tener otro archivo .csv para los datos de prueba donde tendría que predecir la salida (1 o 0).
¿Alguien entiende que TensorFlow es suficiente para darme un código de muestra?
Puede echar un vistazo a esos ejemplos (como la regresión lineal): https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples
Pero, para los ejemplos que usan mnist, solo necesita reemplazar las entradas (entrenar y probar los datos de mnist por sus propias matrices de datos).
Ok, aquí está la muestra del código del sitio para csv. Necesita usar TextLineReader para manejar el formato csv si eso es lo que le interesa y parece que lo es. Para todas sus opciones para leer archivos, el enlace está aquí
filename_queue = tf.train.string_input_producer(["file0.csv", "file1.csv"])
reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
# Default values, in case of empty columns. Also specifies the type of the
# decoded result.
record_defaults = [[1], [1], [1], [1], [1]]
col1, col2, col3, col4, col5 = tf.decode_csv(
value, record_defaults=record_defaults)
features = tf.concat(0, [col1, col2, col3, col4])
with tf.Session() as sess:
# Start populating the filename queue.
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range(1200):
# Retrieve a single instance:
example, label = sess.run([features, col5])
coord.request_stop()
coord.join(threads)