Qualcuno può aiutarmi con TensorFlow?

Question

Google ha appena aperto TensorFlow come sorgente aperta. L'ho letto un po 'ma sembra che tu possa solo addestrarlo con i loro dati MNIST dati.

Sto cercando codice di esempio in cui posso allenarmi con i miei dati e produrre risultati per il mio file di test.

dove ho file .csv (come un campione per riga) come dati di allenamento (con id, uscita, + 72 più colonne)

e hanno un altro file .csv per i dati di test in cui avevo da prevedere uscita (1 o 0).

Qualcuno capisce che TensorFlow è sufficiente per fornirmi un codice di esempio?

Answer 1

Si può dare un'occhiata a questi esempi (come regressione lineare): https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples

Ma, per gli esempi che utilizzano mnist, basta sostituire ingressi (treno e dati di test mnist per le proprie matrici di dati).

Answer 2

Ok, ecco il codice di esempio dal sito per csv. Devi usare TextLineReader per gestire il formato csv se questo è ciò che ti interessa e sembra che tu sia. Per tutte le opzioni per leggere i file, il link è here

filename_queue = tf.train.string_input_producer(["file0.csv", "file1.csv"]) 

reader = tf.TextLineReader() 
key, value = reader.read(filename_queue) 

# Default values, in case of empty columns. Also specifies the type of the 
# decoded result. 
record_defaults = [[1], [1], [1], [1], [1]] 
col1, col2, col3, col4, col5 = tf.decode_csv(
    value, record_defaults=record_defaults) 
features = tf.concat(0, [col1, col2, col3, col4]) 

with tf.Session() as sess: 
    # Start populating the filename queue. 
    coord = tf.train.Coordinator() 
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) 

    for i in range(1200): 
    # Retrieve a single instance: 
    example, label = sess.run([features, col5]) 

    coord.request_stop() 
    coord.join(threads) 

Answer 3

La soluzione migliore che ho trovato è:

https://github.com/google/skflow

Charles