Question

我正在使用LinearClassifier，一个罐装估算器（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/LinearClassifier）来获取我拥有的样本数据集。一切似乎都运行良好，但不确定为什么它不会收敛。基本上损失只是一直跳跃但不会下降直到稳定状态

代码非常简单：

def create_train_input_fn(x_train, y_train): 
    return tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(
        x=x_train,
        y=y_train, 
        batch_size=16,
        num_epochs=3,
        shuffle=True)

train_input = create_train_input_fn(df_x_train, y_train)

### Define the feature columns------------------------
# Generate the numeric column names
num_columns_dict = {'ios_flag': tf.int32,
                    'homescreen': tf.int32,
                    'view_listing':tf.int32,
                    'view_product':tf.int32,
                    'search': tf.int32,
                    'add_to_cart': tf.int32,
                    'guest_sale': tf.int32,
                    'sale': tf.int32}


# Generate the feature columns
num_list_temp = []                  
for keys, values in num_columns_dict.iteritems(): #current and next loop

    num_list_temp.append(
        tf.feature_column.numeric_column(key=keys, dtype=values))

print(num_list_temp)

##### running the linear estimator model-----------------------------------------
## Initialize standard linear model
model_dir="/Users/singkwan/OneDrive - Lazada Group/app_quality_score/v2/tf_checkpoints/qs_linear_2/"
m_linear = tf.estimator.LinearClassifier(feature_columns=num_list_temp,
                                        optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(
                                                  learning_rate=0.01
                                                ),
                                        model_dir=model_dir)

# Train the Linear Model.
m_linear.train(input_fn=train_input)

数据非常简单，都是数字列。我测试了一些其他的东西，但没有解决它：

使用scikitlearn Logistic回归尝试使用相同的数据并且运行良好且性能良好
检查张量板，尺寸
使用不同的优化器和学习率，但似乎没有任何区别

也许它不是一个具体的编码问题，但是因为如果有人有一些见解它应该是好的

Tensorflow估计器LinearClassifier不会收敛

0 个答案: