Я очень новичок в TensorFlow. Я пытался использовать TensorFlow для создания функции, в которой я даю ей вектор с 6 функциями и возвращаю метку.
У меня есть набор обучающих данных в виде 6 функций и 1 метки. Метка находится в первом столбце:
309,3,0,2,4,0,6
309,12,0,2,4,0,6
309,0,4,17,2,0,6
318,0,660,414,58,3,12
311,0,0,414,58,0,2
298,0,53,355,5,0,2
60,16,14,381,30,4,2
312,0,8,8,13,0,3
...
У меня есть индекс для ярлыков, который представляет собой список тысяч и тысяч имен:
309,Joe
318,Joey
311,Bruce
...
Как создать модель и обучить ее с помощью TensorFlow, чтобы она могла предсказывать метку по вектору без первого столбца?
--
Вот что я пробовал:
from __future__ import print_function
import tflearn
name_count = sum(1 for line in open('../../names.csv')) # this comes out to 24260
# Load CSV file, indicate that the first column represents labels
from tflearn.data_utils import load_csv
data, labels = load_csv('../../data.csv', target_column=0,
categorical_labels=True, n_classes=name_count)
# Build neural network
net = tflearn.input_data(shape=[None, 6])
net = tflearn.fully_connected(net, 32)
net = tflearn.fully_connected(net, 32)
net = tflearn.fully_connected(net, 2, activation='softmax')
net = tflearn.regression(net)
# Define model
model = tflearn.DNN(net)
# Start training (apply gradient descent algorithm)
model.fit(data, labels, n_epoch=10, batch_size=16, show_metric=True)
# Predict
pred = model.predict([[218,5,124,26,0,3]]) # 326
print("Name:", pred[0][1])
Он основан на https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/tutorials/intro/quickstart.md
Я получаю сообщение об ошибке:
ValueError: Cannot feed value of shape (16, 24260) for Tensor u'TargetsData/Y:0', which has shape '(?, 2)'
24260 — это количество строк в файле names.csv.
Благодарю вас!
