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Google は TensorFlow をオープン ソースとして公開しました。私はそれを少し読みましたが、与えられた MNIST データでしかトレーニングできないようです。

自分のデータでトレーニングし、テスト ファイルの結果を出力できるサンプル コードを探しています。

.csv ファイル (行ごとのサンプルなど) をトレーニング データ (id、output、+72 列以上) として持っている場所

出力（1または0）を予測するテストデータ用の別の.csvファイルがあります。

TensorFlow がサンプル コードを提供するのに十分であることを理解している人はいますか?

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私が見つけた最良の解決策は次のとおりです。

https://github.com/google/skflow

チャールズ

于 2015-12-06T21:43:24.717 に答える
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OK、これは csv のサイトのコード サンプルです。それがあなたが興味を持っているものであり、あなたのように聞こえる場合は、TextLineReader を使用して csv 形式を処理する必要があります。ファイルを読み取るためのすべてのオプションについては、リンクはこちら

filename_queue = tf.train.string_input_producer(["file0.csv", "file1.csv"])

reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(filename_queue)

# Default values, in case of empty columns. Also specifies the type of the
# decoded result.
record_defaults = [[1], [1], [1], [1], [1]]
col1, col2, col3, col4, col5 = tf.decode_csv(
    value, record_defaults=record_defaults)
features = tf.concat(0, [col1, col2, col3, col4])

with tf.Session() as sess:
  # Start populating the filename queue.
  coord = tf.train.Coordinator()
  threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

  for i in range(1200):
    # Retrieve a single instance:
    example, label = sess.run([features, col5])

  coord.request_stop()
  coord.join(threads)
于 2015-11-18T16:37:41.297 に答える
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これらの例 (線形回帰など) を見ることができます: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples

ただし、mnist を使用する例では、入力を置き換えるだけです (独自のデータ配列で mnist データをトレーニングおよびテストします)。

于 2015-11-14T12:02:20.343 に答える