Tflearn KeyError [] nicht im Index

Question

ich diesen Code haben, ich glaube, im etwas falsch mit de Eingabe von de Daten in das neuronale Netz zu tun (das neuronale Netz nur vorläufig ist)

hier ist mein Code:

import pandas as pd 
import numpy as np 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn import preprocessing 

import tflearn 

data = pd.read_csv('winequality-white.csv', sep=';') 

X = data[['fixed acidity', 
     'volatile acidity', 
     'citric acid', 
     'residual sugar', 
     'chlorides', 
     'free sulfur dioxide', 
     'total sulfur dioxide', 
     'density', 
     'pH', 
     'sulphates', 
     'alcohol']] 
y = data['quality'] 

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.1) 


# Build neural network 
net = tflearn.input_data(shape=[None, 11]) 
net = tflearn.fully_connected(net, 110) 

net = tflearn.regression(net) 

# Define model 
model = tflearn.DNN(net) 
# Start training (apply gradient descent algorithm) 
model.fit(X_train, y_train, n_epoch=10, batch_size=1, show_metric=True) 

die Daten verwende ich wie folgt aussieht:

"fixed acidity";"volatile acidity";"citric acid";"residual sugar";"chlorides";"free sulfur dioxide";"total sulfur dioxide";"density";"pH";"sulphates";"alcohol";"quality" 
7;0.27;0.36;20.7;0.045;45;170;1.001;3;0.45;8.8;6 
6.3;0.3;0.34;1.6;0.049;14;132;0.994;3.3;0.49;9.5;6 
8.1;0.28;0.4;6.9;0.05;30;97;0.9951;3.26;0.44;10.1;6 
7.2;0.23;0.32;8.5;0.058;47;186;0.9956;3.19;0.4;9.9;6 
7.2;0.23;0.32;8.5;0.058;47;186;0.9956;3.19;0.4;9.9;6 
8.1;0.28;0.4;6.9;0.05;30;97;0.9951;3.26;0.44;10.1;6 
6.2;0.32;0.16;7;0.045;30;136;0.9949;3.18;0.47;9.6;6 
... 

dies der Fehler i erhalten:

=== RESTART: /home/tux/Schreibtisch/Projects/Wineclassifier/classifier.py === 
hdf5 is not supported on this machine (please install/reinstall h5py for optimal experience) 
--------------------------------- 
Run id: Q6AJQP 
Log directory: /tmp/tflearn_logs/ 
---------------------------------Exception in thread Thread-3: 
Traceback (most recent call last): 
    File "/usr/lib/python3.5/threading.py", line 914, in _bootstrap_inner 
    self.run() 
    File "/usr/lib/python3.5/threading.py", line 862, in run 
    self._target(*self._args, **self._kwargs) 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tflearn/data_flow.py", line 187, in fill_feed_dict_queue 
    data = self.retrieve_data(batch_ids) 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tflearn/data_flow.py", line 222, in retrieve_data 
    utils.slice_array(self.feed_dict[key], batch_ids) 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tflearn/utils.py", line 187, in slice_array 
    return X[start] 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/pandas/core/frame.py", line 2056, in __getitem__ 
    return self._getitem_array(key) 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/pandas/core/frame.py", line 2100, in _getitem_array 
    indexer = self.loc._convert_to_indexer(key, axis=1) 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/pandas/core/indexing.py", line 1231, in _convert_to_indexer 
    raise KeyError('%s not in index' % objarr[mask]) 
KeyError: '[3374] not in index' 


Training samples: 4408 
Validation samples: 0 
-- 

Jemand eine Ahnung, was ist los?

Answer 1

Platzieren Sie den folgenden Code am Anfang Ihres Codes, um das Diagramm zurückzusetzen. Wenn Sie den Code interaktiv in der IPython-Umgebung ausführen, kann der Tensorflow-Graph sehr unordentlich werden.

import tensorflow as tf 
tf.reset_default_graph() 

Viele Menschen sind in den gleichen Schuhen wie Sie. Weitere Informationen finden Sie unter this Github-Problem.