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テンソルを使って2つの出力ノードを持つ回帰モデルを作成したいと思います。回帰モデルを構築できるコードを1つの出力ノードで検索します。直列出力のテンソルフローを使用して回帰を行う方法は?
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/skflow/boston.py
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
from sklearn import cross_validation
from sklearn import metrics
from sklearn import preprocessing
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import learn
def main(unused_argv):
# Load dataset
boston = learn.datasets.load_dataset('boston')
x, y = boston.data, boston.target
# Split dataset into train/test
x_train, x_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(
x, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Scale data (training set) to 0 mean and unit standard deviation.
scaler = preprocessing.StandardScaler()
x_train = scaler.fit_transform(x_train)
# Build 2 layer fully connected DNN with 10, 10 units respectively.
feature_columns = learn.infer_real_valued_columns_from_input(x_train)
regressor = learn.DNNRegressor(
feature_columns=feature_columns, hidden_units=[10, 10])
# Fit
regressor.fit(x_train, y_train, steps=5000, batch_size=1)
# Predict and score
y_predicted = list(
regressor.predict(scaler.transform(x_test), as_iterable=True))
score = metrics.mean_squared_error(y_predicted, y_test)
print('MSE: {0:f}'.format(score))
if __name__ == '__main__':
tf.app.run()
私はtensorflowに新しいですので、私は私がどのように機能するかに類似しているが、コードの出力が1つのコードで検索。
私のモデルでは、入力はN * 1000で、出力はN * 2です。私は回帰のための効果的かつ効率的なコードがあるのだろうか。いくつかの例を教えてください。
あなたの質問が何であるかははっきりしません。もっと具体的になりますか? – miraculixx