क्या कोई मुझे टेंसरफ्लो के साथ मदद कर सकता है?

Question

Google ने अभी खोला स्रोत के रूप में टेंसरफ्लो खोला। मैंने इसे थोड़ा सा पढ़ा लेकिन ऐसा लगता है कि आप इसे केवल अपने दिए गए एमएनआईएसटी डेटा के साथ प्रशिक्षित कर सकते हैं।

मैं उदाहरण कोड ढूंढ रहा हूं जहां मैं अपने डेटा के साथ ट्रेन कर सकता हूं, और मेरी टेस्ट फ़ाइल के आउटपुट परिणाम देख सकता हूं।

मैं कहाँ फ़ाइल .csv है (प्रति पंक्ति एक नमूना) की तरह प्रशिक्षण डेटा के रूप में (आईडी, उत्पादन के साथ, + 72 अधिक स्तंभों)

और जहां मैं भविष्यवाणी करने के लिए चाहते परीक्षण डेटा के लिए एक अन्य .csv फ़ाइल है आउटपुट (1 या 0)।

कोई भी समझता है कि मुझे कुछ नमूना कोड देने के लिए पर्याप्त टेंसरफ्लो पर्याप्त है?

Answer 1

आप (रेखीय प्रतीपगमन) की तरह उन उदाहरणों पर एक नज़र हो सकता है: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples

लेकिन, mnist का उपयोग कर उदाहरण के लिए, आप बस (अपने खुद के डेटा सरणियों से ट्रेन और परीक्षण mnist डेटा) आदानों की जगह की जरूरत है।

Answer 2

ठीक है, सीएसवी के लिए साइट से कोड नमूना है। सीएसवी प्रारूप को संभालने के लिए आपको टेक्स्टलाइन रीडर का उपयोग करने की आवश्यकता है यदि आप इसमें रुचि रखते हैं और ऐसा लगता है कि आप हैं। अपने विकल्पों फ़ाइलों को पढ़ने में के सभी के लिए, लिंक 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

है सबसे अच्छा समाधान मैंने पाया है:

https://github.com/google/skflow

चार्ल्स