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法律研究如何使用 Estimators 在 Tensorflow 中检查泰坦尼克号数据集的特定列？
可以通过访问要检查的列并使用“DenseFeatures”将其转换为 NumPy 数组来检查泰坦尼克号数据集中的特定列。
阅读更多： 什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 协作创建神经网络？
我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建一个顺序模型，该模型用于处理层叠的简单层，其中每一层只有一个输入张量和一个输出张量。
包含至少一层卷积层的神经网络称为卷积神经网络。我们可以使用卷积神经网络构建学习模型。
Estimator 是 TensorFlow 中对完整模型的高级表示。它旨在实现轻松扩展和异步训练。我们将使用 tf.estimator API 训练一个逻辑回归模型。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://tensorflowcn.cn/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。
- 这是借助 tf.keras.layers.DenseFeatures 层实现的。
更新于： 2021年2月25日
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