TensorFlow 高级估计器的预处理数据集

Posted 2023-03-12

【中文标题】TensorFlow 高级估计器的预处理数据集

【英文标题】：preprocess data sets for Tensorflow highlevel estimators

【发布时间】：2018-10-05 12:07:14

【问题描述】：

我来自 Scikit Learn 背景。 我很难理解如何为 Tensorflow 预处理数据集。

我正在尝试使用 iris 数据集实现 svm。 如果我有两个 numpy 数组，一个包含特征列表，另一个包含标签列表，我将使用哪些函数来创建分类器？

estimator = SVM(
    example_id_column='example_id',
    feature_columns=[real_feature_column, sparse_feature_column],
    l2_regularization=10.0)

我假设 example_id_column 是

example_id_column  = '0,1,2'

我不确定如何获得 feature_columns

【参考方案1】：

我认为最有效的方法是使用TFRecords 文件。有一个comprehensive tutorial 仍然是最相关的，也是。这还具有让您将更多管道定义为图形的一部分的优点，能够从源文件进行并发读取，并且不需要将数据集放入内存中。这绝对是值得的。