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में अनियमित उपयोग करने का प्रयास करने के लिए मैं tensor flow tutorial के माध्यम से काम कर रहा हूं, लेकिन डेटा के लिए एक numpy या pandas प्रारूप का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं, ताकि मैं इसे विज्ञान-सीख परिणामों के साथ तुलना कर सकूं।विफल प्रसंस्करण त्रुटि: Tensorflow
मैं kaggle से अंकों मान्यता डेटा प्राप्त - here
ट्यूटोरियल, डेटा अपलोड करने के लिए एक अजीब प्रारूप का उपयोग करता है, जहां के रूप में मैं अन्य पुस्तकालयों के परिणामों के साथ तुलना करने के लिए कोशिश कर रहा हूँ, इसलिए में रखने के लिए चाहते हैं numpy या पांडा प्रारूप।
यहां मानक टेन्सर प्रवाह ट्यूटोरियल कोड (यह सब ठीक काम करता है) है:
# Stuff from tensorflow tutorial
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784])
y_ = tf.placeholder("float", shape=[None, 10])
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
यहाँ मैं डेटा, लक्ष्य चर को निकाल देते हैं परीक्षण और प्रशिक्षण डेटासेट में डेटा (यह सब काम करता है और पढ़ने के लिए विभाजन ठीक):
for i in range(100):
batch = np.array(df[i*50:i*50+50].values)
batch = np.multiply(batch, 1.0/255.0)
Target_batch = np.array(OHTarget[i*50:i*50+50].values)
Target_batch = np.multiply(Target_batch, 1.0/255.0)
train_step.run(feed_dict={x: batch, y_: Target_batch})
# Read dataframe from training data
csvfile='train.csv'
from pandas import DataFrame, read_csv
df = read_csv(csvfile)
# Strip off the target data and make it a separate dataframe.
Target=df.label
del df["label"]
# Split data into training and testing sets
msk = np.random.rand(len(df)) < 0.8
dfTest = df[~msk]
TargetTest = Target[~msk]
df = df[msk]
Target = Target[msk]
# One hot encode the target
OHTarget=pd.get_dummies(Target)
OHTargetTest=pd.get_dummies(TargetTest)
अब, जब मैं प्रशिक्षण कदम चलाने का प्रयास, मैं एक FailedPreconditionError मिल
---------------------------------------------------------------------------
FailedPreconditionError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-82-967faab7d494> in <module>()
4 Target_batch = np.array(OHTarget[i*50:i*50+50].values)
5 Target_batch = np.multiply(Target_batch, 1.0/255.0)
----> 6 train_step.run(feed_dict={x: batch, y_: Target_batch})
/Users/user32/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.pyc in run(self, feed_dict, session)
1265 none, the default session will be used.
1266 """
-> 1267 _run_using_default_session(self, feed_dict, self.graph, session)
1268
1269
/Users/user32/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.pyc in _run_using_default_session(operation, feed_dict, graph, session)
2761 "the operation's graph is different from the session's "
2762 "graph.")
-> 2763 session.run(operation, feed_dict)
2764
2765
/Users/user32/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.pyc in run(self, fetches, feed_dict)
343
344 # Run request and get response.
--> 345 results = self._do_run(target_list, unique_fetch_targets, feed_dict_string)
346
347 # User may have fetched the same tensor multiple times, but we
/Users/user32/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.pyc in _do_run(self, target_list, fetch_list, feed_dict)
417 # pylint: disable=protected-access
418 raise errors._make_specific_exception(node_def, op, e.error_message,
--> 419 e.code)
420 # pylint: enable=protected-access
421 raise e_type, e_value, e_traceback
FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value Variable_1
[[Node: gradients/add_grad/Shape_1 = Shape[T=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](Variable_1)]]
Caused by op u'gradients/add_grad/Shape_1', defined at:
File "/Users/user32/anaconda/lib/python2.7/runpy.py", line 162, in _run_module_as_main
...........
...which was originally created as op u'add', defined at:
File "/Users/user32/anaconda/lib/python2.7/runpy.py", line 162, in _run_module_as_main
"__main__", fname, loader, pkg_name)
[elided 17 identical lines from previous traceback]
File "/Users/user32/anaconda/lib/python2.7/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3066, in run_code
exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
File "<ipython-input-45-59183d86e462>", line 1, in <module>
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)
File "/Users/user32/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/math_ops.py", line 403, in binary_op_wrapper
return func(x, y, name=name)
File "/Users/user32/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_math_ops.py", line 44, in add
return _op_def_lib.apply_op("Add", x=x, y=y, name=name)
File "/Users/user32/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/op_def_library.py", line 633, in apply_op
op_def=op_def)
File "/Users/user32/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 1710, in create_op
original_op=self._default_original_op, op_def=op_def)
File "/Users/user32/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 988, in __init__
self._traceback = _extract_stack()
मैं इस तरह ठीक कर सकते करने के लिए के रूप में कोई भी विचार: ५३६९१३६३२१०
यहाँ पूर्ण त्रुटि है?
इसके बजाय 'tf.global_variables_initializer' का उपयोग करें क्योंकि' tf.initialize_all_variables() 'को बहिष्कृत किया जाएगा। – Beginner