DNNCLassifier Tensorflow 上的 label_keys 类型错误

Question

我想将标签嵌入到 Tensorflow 中的 DNNClassifier 模型中。 与文档示例 here 不同，我收到以下错误消息：

label_keys_values = ["satan", "ipsweep", "nmap", "portsweep"]  
m = tf.contrib.learn.DNNClassifier(model_dir=model_dir,
                                  feature_columns=deep_columns,
                                  n_classes=4,
                                  hidden_units=[12, 4],
                                  label_keys=label_keys_values)
m.fit(input_fn=train_input_fn, steps=200)

文件“embedding_model_probe.py”，第 118 行，在 m.fit(input_fn=train_input_fn, 步数=200) 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/util/deprecation.py”，第 281 行，在 new_func 返回函数（*args，**kwargs） 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/estimator.py”，第 430 行，适合 损失 = self._train_model(input_fn=input_fn, hooks=hooks) _train_model 中的文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/estimator.py”，第 927 行 model_fn_ops = self._get_train_ops（特征，标签） _get_train_ops 中的文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/estimator.py”，第 1132 行 return self._call_model_fn（特征，标签，model_fn_lib.ModeKeys.TRAIN） _call_model_fn 中的文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/estimator.py”，第 1103 行 model_fn_results = self._model_fn（特征，标签，**kwargs） _dnn_model_fn 中的文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/dnn.py”，第 180 行 对数=对数） 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/head.py”，第 1004 行，在 create_model_fn_ops 标签 = self._transform_labels（模式=模式，标签=标签） _transform_labels 中的文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/head.py”，第 1033 行 “label_ids”：table.lookup（labels_tensor）， 查找中的文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/contrib/lookup/lookup_ops.py”，第 179 行 （self._key_dtype，keys.dtype）） 类型错误：签名不匹配。键必须是 dtype

，得到

另一方面，如果我将label_key_values 列设为numpy.array，我将收到以下错误：

label_keys_values = np.array(["satan", "ipsweep", "nmap", "portsweep"], dtype='string')

Traceback（最近一次调用最后一次）： 文件“embedding_model_probe.py”，第 116 行，在 标签键=标签键值） init 中的文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/dnn.py”，第 337 行 标签键=标签键）， 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/head.py”，第 331 行，在 multi_class_head 标签键=标签键） init 中的文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/head.py”，第 986 行 如果 label_keys 和 len(label_keys) != n_classes: ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。使用 a.any() 或 a.all()

Answer 1

我得到了解决方案。正如官方文档所说here：

"如果用户在构造函数中指定 label_keys，则标签必须是 label_keys 词汇表中的字符串。"

在我的例子中，我将训练和测试集中的标签列转换为一个单热向量（整数值），label_keys_values 数组中的值与它们不匹配。