Wie erstellt man eine Eingabefunktion, input_fn()

Question

Ich bin dabei this Tutorial von _tensorflow.org. Ich versuche, die input_fn_ korrekt zu behandeln, als Argument in .fit() zu verwenden. Ich habe den Klassifikator erstellt:

classifier = tf.contrib.learn.SKCompat(tf.contrib.learn.DNNClassifier(
feature_columns=feature_cols, 
hidden_units=[10, 10], 
model_dir=("C:\\........\tmp"), 
n_classes=2, 
activation_fn=tf.sigmoid, 
optimizer=tf.train.ProximalAdagradOptimizer(
    learning_rate=0.1, 
    l1_regularization_strength=0.001 
    ))) 

Dann wird die Eingangsfunktion:

def input_fn(data_set): 
    feature_cols = {k: tf.constant(data_set[k].values) 
        for k in FEATURES} 
    labels = tf.constant(data_set[LABEL].values) 
    return feature_cols, labels 

Endlich habe ich setzen input_fn() in fit() von:

classifier.fit(input_fn=lambda: input_fn(training_set), steps=10) 

Wenn ich den Code ausführe, erhalte ich diesen Fehler:

TypeError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-6-938bcd2f929f> in <module>() 
----> 1 classifier.fit(input_fn=lambda: input_fn(training_set), steps=10) 

TypeError: fit() got an unexpected keyword argument 'input_fn' 

Ich weiß nicht, ob es über die input_fn Definition ist, oder die passen Argumente

Answer 1

nicht SKCompat Verwenden Sie, wenn Sie mit der ersten Zeile verwenden input_fn möchten, ersetzen:

classifier = tf.contrib.learn.DNNClassifier(

Und passen Sie Klammern nach Bedarf an.