Question

我在个人数据集上运行TensorFlow https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/learn/wide_n_deep_tutorial.py的wide_n_deep_tutorial程序时遇到问题，其中变量是参数。我正在从S3加载我的数据。

我的目标变量是＆＃34; impression_flag＆＃34;取得＆＃34; TRUE＆＃34;的价值或者＆＃34; FALSE＆＃34;。以下是train_and_eval方法的代码片段：

    def train_and_eval():
  """Train and evaluate the model."""
  train_file_name, test_file_name = maybe_download()
  df_train = pd.read_csv(
      tf.gfile.Open(train_file_name),
      names=COLUMNS,
      skipinitialspace=True)
  df_test = pd.read_csv(
      tf.gfile.Open(test_file_name),
      names=COLUMNS,
      skipinitialspace=True,
      skiprows=1)
  df_train[LABEL_COLUMN] = (
      df_train["impression_flag"].apply(lambda x: "TRUE" in x)).astype(int)
  df_test[LABEL_COLUMN] = (
      df_test["impression_flag"].apply(lambda x: "TRUE" in x)).astype(int)

  model_dir = tempfile.mkdtemp() if not FLAGS.model_dir else FLAGS.model_dir
  print("model directory = %s" % model_dir)

  m = build_estimator(model_dir)
  m.fit(input_fn=lambda: input_fn(df_train), steps=FLAGS.train_steps)
  results = m.evaluate(input_fn=lambda: input_fn(df_test), steps=1)
  for key in sorted(results):
    print("%s: %s" % (key, results[key]))

在运行代码时，出现错误＆＃34;类型错误：类型＆＃39;浮动＆＃39;是不可迭代的＃34;被展示。以下是错误的屏幕截图。 enter image description here

任何帮助将不胜感激！

Answer 1

我遇到了同样的问题，结果是由第一行的NAN引起的。请检查此答案：https://stackoverflow.com/a/40223208/5318060

TypeError：类型＆＃39; float＆＃39;的参数不可迭代 - Tensorflow wide_n_deep_tutorial

1 个答案: