Sto provando ad addestrare un semplice classificatore di regressione logistica binaria utilizzando Tensorflow (versione 0.9.0) in modo molto simile allo beginner's tutorial e sto incontrando il seguente errore durante il montaggio del modello:Errore tensore: "Il tensore deve provenire dallo stesso grafico del tensore ..."
ValueError: Tensor("centered_bias_weight:0", shape=(1,), dtype=float32_ref) must be from the same graph as Tensor("linear_14/BiasAdd:0", shape=(?, 1), dtype=float32).
Ecco il mio codice:
import tempfile
import tensorflow as tf
import pandas as pd
# Customized training data parsing
train_data = read_train_data()
feature_names = get_feature_names(train_data)
labels = get_labels(train_data)
# Construct dataframe from training data features
x_train = pd.DataFrame(train_data , columns=feature_names)
x_train["label"] = labels
y_train = tf.constant(labels)
# Create SparseColumn for each feature (assume all feature values are integers and either 0 or 1)
feature_cols = [ tf.contrib.layers.sparse_column_with_integerized_feature(f,2) for f in feature_names ]
# Create SparseTensor for each feature based on data
categorical_cols = { f: tf.SparseTensor(indices=[[i,0] for i in range(x_train[f].size)],
values=x_train[f].values,
shape=[x_train[f].size,1]) for f in feature_names }
# Initialize logistic regression model
model_dir = tempfile.mkdtemp()
model = tf.contrib.learn.LinearClassifier(feature_columns=feature_cols, model_dir=model_dir)
def eval_input_fun():
return categorical_cols, y_train
# Fit the model - similarly to the tutorial
model.fit(input_fn=eval_input_fun, steps=200)
mi sento come se mi manca qualcosa critica ... forse qualcosa che è stato assunto nel tutorial, ma wasn' t menzionato esplicitamente?
Inoltre, ottengo il seguente avvertimento ogni volta che io chiamo fit():
WARNING:tensorflow:create_partitioned_variables is deprecated. Use tf.get_variable with a partitioner set, or tf.get_partitioned_variable_list, instead.
si parla che si sta utilizzando 0.9, ma il tutorial si collega a proviene da padrone. È possibile che ci siano stati cambiamenti? Puoi controllare la versione 0.9 del tutorial qui: https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/tutorials/wide/index.html –