如何将 PrefetchDataset 转换为 TF 张量？答案

【问题标题】：How to convert PrefetchDataset to a TF tensor?如何将 PrefetchDataset 转换为 TF 张量？
【发布时间】：2020-04-17 22:33:47
【问题描述】：

def get_train_dataset(file_path, **kwargs):
  dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(
      file_path,
      batch_size=5, 
      label_name=LABEL_COLUMN,
      na_value="?",
      num_epochs=1,
      ignore_errors=True,
      **kwargs)
  return dataset

raw_train_data = get_train_dataset(train_file_path, select_columns=CSV_COLUMNS)

我从“make_csv_dataset”函数创建了一个 DataSet，它是 OrderDict 的 PrefectDataset。但是，当我拟合模型时：

embedding = "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/gnews-swivel-20dim/1"
hub_layer = hub.KerasLayer(embedding, input_shape=[],
                           dtype=tf.string, trainable=True)
model = tf.keras.Sequential()
model.add(hub_layer)
model.add(tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
history = model.fit(train_data.shuffle(10000),
                    epochs=20,
                    validation_data=val_data,
                    verbose=1)

报错：

  File "/home/my-env/tf/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training_v2_utils.py", line 118, in <listcomp>
    inputs = [inputs[key] for key in model._feed_input_names]
KeyError: 'keras_layer_input'

我希望将这个 OrderedDictionary 转换成 TF.Tensor，那么 'fit' 方法应该可以工作。怎么做？还是有其他方法可以解决这个问题？

在另一篇文章中，我看到了：

The not very elegant workaround you can try is to match the name of input layer with csv column name

我的 csv 文本列名称是“文本”。如果我想使用上面的解决方法，该怎么做？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras tensorflow2.0

【解决方案1】：

我认为问题出在其他地方，但首先更改 fit 内的数据集名称。您没有在任何地方定义 train_data 变量。

如果这仍然不起作用，则将您的 get_train_data 替换为这一行，同时将值提供给其中的相应参数。

dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset('PATH OR FILE NAME', batch_size = 1,select_columns = ['Column1','Label'], label_name = 'Label', num_epochs = 1 ,shuffle = True)

【讨论】：