Question

我有一个问题，也许很愚蠢，但我们会看到的。

我想在Tensorflow（或我们将看到的Keras）中构建简单的k-NN模型，并在我的Java项目中使用它，但并非如此。

我的数据将如下所示：

data: [
    {id: 1, distance: [111, 222, 333] }, 
    {id: 1, distance: [222, 111, 333] },
    {id: 1, distance: [333, 444, 555] },
    {id: 2, distance: [111, 555, 666] },
    ... and so on 
    ... indexes of distance array are my features
]

我想要做的是基于我将在模型中计算的data对新的distance对象进行分类，并且同一模型将通过accurate告诉我，为此{ {1}}距离将被分类。

我的问题从这里开始。你能告诉我，如何将非常简单的数据集从文件而不是代码加载到tensorflow？在Internet上有很多示例，但是所有示例都是基于MNIST或大型神经网络或CNN提供的其他大型数据集。

我找不到我要的基础知识，这就是为什么我要在堆栈中求知。

谢谢您的建议

Ps。是的，我需要使用Tensorflow / Keras。因为我想要并且我可以从中将模型导入Java。我知道KNN算法，因为我之前是根据曼哈顿和欧几里得距离用Java和C＃编写的。现在，我想使用ML / AI库来做到这一点。

编辑：

在静态类型的语言（如C ++，C＃）中，Java编写像KNN这样的算法非常简单（而且非常快）。我不能相信，没有简单的示例可以在互联网上使用TF / Keras，更简单的是MNIST数据集

我发现的最简单的数据基于id，但数据仍来自TF的预构建数据集。

iris.dataset

如上所述，我必须了解的最大问题是加载简单数据

Answer 1

如果我正确理解了您的问题，则需要将数据集导入Tensorflow框架。为此，您可以将数据转换为CSV文件并使用此Tensorflow doc。

Answer 2

如果有人使用TensorFlow寻找非常简单的示例，我认为这个github回购与我们的需求有关。也许有人会通过简单的示例分享他的代码？我认为关于SO的这个主题将是开放的，我不会标记答案，因此任何人都可以发布他的代码或链接到简单代码

TensorFlow Cookbook

不使用MNIST

2 个答案: