Question

我正在尝试构建一个以TensorFlow目录中的示例为模型的深度神经网络分类器。该示例的代码如下所示：

def main(unused_argv):
  # Load dataset.
  iris = learn.datasets.load_dataset('iris')
  x_train, x_test, y_train, y_test =     cross_validation.train_test_split(
      iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

  # Build 3 layer DNN with 10, 20, 10 units respectively.
  classifier = learn.DNNClassifier(hidden_units=[10, 20, 10], n_classes=3)

  # Fit and predict.
  classifier.fit(x_train, y_train, steps=200)
  score = metrics.accuracy_score(y_test, classifier.predict(x_test))
  print('Accuracy: {0:f}'.format(score))

我正在做同样的事情，除了我正在使用我的数据，这与虹膜数据（连续特征值和离散0或1目标值）相同。我的数据样本如下所示：

  G1           G2          G3         G4        Target
7.733347    6.933914    6.493334    5.31336         0
6.555225    6.924448    6.353376    5.568334        1
7.515558    6.326627    6.197123    5.565245        0
7.132243    6.733111    7.107221    5.681575        1

我正在使用以下代码阅读我的数据：

def extract_examples_labels(filepath):
    data = pd.read_csv(filepath).as_matrix()
    num_inputs = len(data[0])-1
    data_examples = data[:,range(num_inputs)]
    data_labels= data[:,len(data[0])-1]
    return data_examples, data_labels

然后我执行与TensorFlow示例中完全相同的操作，但我使用的是数据。但是，我不断收到错误消息：

ValueError：Target的dtype应为int32，int64或compatible。取而代之的是dtype：'float64'

所以我认为这意味着因为我的y_train是一个浮点数，我需要将它转换为int，所以我这样做：

y_train = y_train.astype(int)

我确认其类型为int64并再次运行分类器，但出现以下错误：

ValueError：目标与给定信息不兼容。给定目标：Tensor（“output：0”，shape =（？，），dtype = int64），必需的签名：TensorSignature（dtype = tf.float64，shape = TensorShape（[Dimension（None）]），is_sparse = False）的

现在它说它想要一个float64。所以我很困惑我做错了什么。有任何建议或明显的错误吗？

Answer 1

经过一番挖掘，我找到了解决方案。如果您查看TensorFlow包中的以下目录：

tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets

您可以找到名为 base.py 的文件，该文件具有csv文件加载功能。基本上，我刚刚修改了名为 load_csv 的函数来接收我的文件。代码如下所示：

Dataset = collections.namedtuple('Dataset', ['data', 'target'])
Datasets = collections.namedtuple('Datasets', ['train', 'validation', 'test'])

def load_csv(filename, target_dtype, target_column=-1,    has_header=True):
   """Load dataset from CSV file."""
  with gfile.Open(filename) as csv_file:
    data_file = csv.reader(csv_file)
    if has_header:
       header = next(data_file)
       n_samples = int(header[0])
       n_features = int(header[1])
       data = np.empty((n_samples, n_features))
       target = np.empty((n_samples,), dtype=np.int)
       for i, ir in enumerate(data_file):
            target[i] = np.asarray(ir.pop(target_column), dtype=target_dtype)
            data[i] = np.asarray(ir, dtype=np.float64)
    else:
       data, target = [], []
       for ir in data_file:
       target.append(ir.pop(target_column))
       data.append(ir)
  return Dataset(data=data, target=target)

因此，如果您看到上面的代码，我认为我遇到的问题是 target_dtype 属性。即使我更改了目标数组的dtype，我也没有更改target_dtype属性，这使得它在TensorFlow检查签名时看起来不兼容。我的代码现在工作=。如果您有任何疑问或可以进一步澄清，请随时这样做！

TensorFlow / Sklearn深度神经网络分类器类型错误

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