Question

以下代码在代码后发布了一些警告。它有什么问题以及如何解决它们。

import tensorflow as tf
import numpy as np

features = [tf.contrib.layers.real_valued_column('x', dimension=1)]

estimator = tf.contrib.learn.LinearRegressor(feature_columns=features)

x_train = np.array([1., 2., 3., 4.])
y_train = np.array([0., -1., -2., -3.])

x_eval = np.array([2., 5., 8., 1.])
y_eval = np.array([-1.01, -4.1, -7, 0.])

input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn(
    {'x':x_train}, y_train,
    batch_size=4, 
    num_epochs=1000) 

eval_input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn(
    {'x':x_eval}, y_eval, batch_size=4, num_epochs=1000)

estimator.fit(input_fn=input_fn, steps=1000)

train_loss = estimator.evaluate(input_fn=input_fn)
eval_loss = estimator.evaluate(input_fn=eval_input_fn)
print('train loss: %r'% train_loss)
print('eval loss: %r'% eval_loss)

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警告：tensorflow：使用临时文件夹作为模型目录：C:\Users\user\AppData\Local\Temp\tmprlxunsfy

WARNING:tensorflow: Rank of input Tensor (1) should be the same as output_rank (2) for a column. Will attempt to expand dims. It is highly recommended that you resize your input, as this behavior may change.

警告：张量流：来自C:\python\Python352\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\estimators\head.py:615: scalar_summary (from tensorflow.python.ops.logging_ops) is deprecated and will be removed after 2016-11-30.

更新说明：

请切换到tf.summary.scalar。请注意，tf.summary.scalar使用节点名称而不是标记。这意味着TensorFlow将根据创建的范围自动对摘要名称进行重复数据删除。此外，不再支持将张量或标记列表传递给标量摘要op。

警告：tensorflow：输入的等级Tensor（1）应与列的output_rank（2）相同。将尝试扩大dims。强烈建议您调整输入大小，因为此行为可能会发生变化。

警告：张量流：来自C:\python\Python352\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\estimators\head.py:615: scalar_summary (from tensorflow.python.ops.logging_ops) is deprecated and will be removed after 2016-11-30.

更新说明：

请切换到tf.summary.scalar。请注意，tf.summary.scalar使用节点名称而不是标记。这意味着TensorFlow将根据创建的范围自动对摘要名称进行重复数据删除。此外，不再支持将张量或标记列表传递给标量摘要op。

WARNING:tensorflow: Skipping summary for global_step, must be a float or np.float32.

WARNING:tensorflow: Rank of input Tensor (1) should be the same as output_rank (2) for a column. Will attempt to expand dims. It is highly recommended that you resize your input, as this behavior may change.

警告：张量流：来自C:\python\Python352\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\estimators\head.py:615: scalar_summary (from tensorflow.python.ops.logging_ops) is deprecated and will be removed after 2016-11-30.

更新说明：

请切换到tf.summary.scalar。请注意，tf.summary.scalar使用节点名称而不是标记。这意味着TensorFlow将根据创建的范围自动对摘要名称进行重复数据删除。此外，不再支持将张量或标记列表传递给标量摘要op。

WARNING:tensorflow: Skipping summary for global_step, must be a float or np.float32.

火车损失：{＆＃39;亏损＆＃39;：6.2396435e-09，＆＃39; global_step＆＃39;：1000}

eval loss：{＆＃39; loss＆＃39;：0.0025317217，＆＃39; global_step＆＃39;：1000}

Answer 1

对于第一个，将model_dir =显式传递给LinearRegressor init 。这样你就知道它在哪里。

不确定输入输出等级警告是什么。但是所有其他内容都是Estimator的内部信息，因此您不必担心并且无法修复。

运行tf contrib时的警告学习线性回归示例

1 个答案: