問題タブ [tflearn]

私は tflearn を使って簡単なオートエンコーダーを書いています。

モデルは適切にトレーニングされていますが、トレーニング後、エンコーダーとデコーダーを別々に使用したいと考えています。

どうすればいいですか？現在、入力を復元できます。入力を非表示表現に変換し、任意の非表示表現から入力を復元できるようにしたいと考えています。

tflearn の XOR のコードを次に示します。最後から 2 番目の非表示レイヤー ノードの値を取得したい (重みではありません)。どうすればそれを手に入れることができますか？より具体的には、以下に示すように、4 つの予測のそれぞれについて、レイヤー 2 ノード (コードで指定) の値を取得したいと考えています。

tflearn モデルのハイパーパラメータに対してグリッド検索を実行するつもりです。によって生成されたモデルtflearn.DNNは、sklearn の GridSearchCV の期待と互換性がないようです:

エラーが発生します：

GridSearchCV に適したオブジェクトを取得する方法を教えてください。

私は TensorFlow の初心者であり、それがどのように機能するかをまだ理解しようとしているため、エラーが私のアーキテクチャの問題なのか、それとももっと基本的なものなのかわかりません。ここでは、シャム ニューラル ネットワークをトレーニングしようとしています (左右の入力を同じ重みで左右の NN にフィードし、入力が類似している場合は距離が小さく、入力が異なる場合は距離が大きい特徴ベクトルにマッピングしようとします)。

私が得るエラーは、回帰ステップで発生します:

最初の次元がバッチ サイズである必要がある場合、この問題を解決する方法がわかりませんNone(間違っている場合は修正してください)。

コードの関連部分は次のとおりです。

特に将来的にこれらの問題を自分でデバッグする方法を理解するための助けがあれば、大歓迎です!

関数に合わせようとする短いコードがあります。しかし、データを tflearn rnn にフィードする方法が心配です。

X 入力は [45,1,8] (45 サンプル、4 タイムステップ、および 8 特徴量) 配列です。したがって、目的は差分要素を最小化することであるため、Y 入力は [45,1,8] 配列にする必要があります。 -賢い。

ただし、これを試行すると、次のエラーがスローされます

私は自分のエラーを理解できないようです。どんな助けでも大歓迎です。

注: 誰かが同様の問題を解決したようですが、回答tensorflow/tflearn 入力形状を理解できません

完全なコード

csvからのデータの単純な線形リグレッサーを構築しています。データには、一部の人の体重と身長の値が含まれています。全体的な学習プロセスは非常にシンプルです。

しかし、リグレッサーによって構築されたモデルは、予想外に悪いものです。結果は次の図で説明できます。

視覚化コード (念のため):

以下は、scikit-learn から LinearRegression クラスに与えられた同じデータです。

そして視覚化：

ステップ数を増やしても効果はありません。TensorFlow のリグレッサーを間違った方法で使用していると思います。

コードを含む iPython ノートブック。