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カスタムの方法で接続されたレイヤーを必要とするよりも複雑なアーキテクチャを作成したいのですが、これを skflow で実現できますか? そうでない場合、どのフレームワークが最適ですか? ありがとう

I'm in the early stages of learning SkFlow/TensorFlow, so I'll lay out my understanding of what I'm trying to do, incorrect as it may be.

Let's imagine I'm trying to build a model to predict if a car will fail an emissions test.

My training and testing csv might look something like this

So the pass/fail column being by y, the others being x.

So far, with Baltimore's help in my previous SO question I'm able to process the Iris dataset from a CSV file. That dataset is all numbers however.

This example on the TensorFlow website shows a model built with census data, using categorical and continuous data. I'm trying to use SkFlow as I understand it simplifies the process.

Anyway, to my code

So I've got my csv data reading in fine into my x_train and y_train objects. The CSV has no headers, but could do if required.

I believe I'm trying to define which columns have which kind of data, something like

How do I build the feature_columns object that gets passed into the classifier?

TensorFlow で学習するための高レベル API を使用して tensorflow を学習しようとしていますが、再現可能な結果が得られないという問題があります。

TensorFlow 0.12.0-rc0 (CPU のみ) python 3.5

ご覧のとおり、可能な限りランダム シード MY_SEED を配置しようとしていますが、結果は実行ごとに異なります。

私は何を取りこぼしたか？

Windows PC に skflow をインポートしようとしています。私はすでに Python (3.5) に Anaconda をインストールして使用しています。tensorflow を使用するのに問題はありませんが、skflow を使用したい場合にエラーが発生します。

これを修正する方法を知っている人はいますか？

前もって感謝します！