如何使用 Tensorflow 与 Estimators 检查 titanic 数据集中的特定列?
tensorflowserver side programmingprogramming更新于 2025/5/20 6:22:17
可以通过访问要检查的列并使用‘DenseFeatures’来检查 titanic 数据集中的特定列并将其转换为 Numpy 数组。
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我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建用于处理普通层堆栈的顺序模型，其中每个层都有一个输入张量和一个输出张量。
包含至少一个层的神经网络称为卷积层。我们可以使用卷积神经网络构建学习模型。
Estimator 是 TensorFlow 对完整模型的高级表示。它旨在轻松扩展和异步训练。我们将使用 tf.estimator API 训练逻辑回归模型。该模型用作其他算法的基线。我们使用泰坦尼克号数据集，目标是根据性别、年龄、等级等特征预测乘客的生存情况。
示例
print("Results of a specific column are being inspected")
age_column = feature_columns[7]
tf.keras.layers.DenseFeatures([age_column])(feature_batch).numpy()
代码来源 −https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/linear
输出
Results of a specific column are being inspected array([[61. ], [17. ], [19. ], [55.5], [26. ], [20. ], [24. ], [ 9. ], [31. ], [28. ]], dtype=float32)
解释
- 检查特定特征列的结果。
- 这是在 tf.keras.layers.DenseFeatures 层的帮助下完成的。
