TensorFlow estimator.predict：当 as_iterable=True 时保存

Question

我已修改 Wide and Deep tutorial（运行 python 2.7）以使用回归器而不是分类器，并输出我的测试数据的预测。我目前这样做（将 numpy 导入为 np）：

predicts = m.predict(input_fn=lambda: input_fn(df_test))
np.savetxt("predict.csv", predicts, delimiter=",")

在最新的 r0.11 版本中，我收到关于即将弃用的警告，其中返回值将是可迭代的。为了适应这种情况，我尝试了以下方法：

predicts = m.predict(input_fn=lambda: input_fn(df_test), as_iterable=True)
np.savetxt("predict.csv", list(predicts), delimiter=",")

这没有达到预期的效果。 CPU 达到了大约 80% 并保持这种状态，似乎是无限期的。半小时后，我终于不得不在没有写入数据的情况下将其杀死。它想做什么？

关于当以as_iterable=True 返回时如何将这些预测输出到文本文件的任何建议？

更新： 我试过这个：

predicts = m.predict(input_fn=lambda: input_fn(df_test), as_iterable=True)  
with open("predict.csv", "w") as f:
    for x in predicts:
      f.write(str(x)+"\n")

结果似乎是一样的。我怀疑这是一个错误。谁能证实这一点？

Answer 1

使用as_iterable 和input_fn 有点危险：如果 input_fn 不是每次都抱怨新数据用完，那么 as_iterable 会很高兴地产生越来越多的输出，通常会一遍又一遍地运行相同的输入。

如果你看Wide and Deep教程中的input_fn，你会发现里面没有队列，数据直接放入常量中。因此，无论您多久使用该 input_fn 创建的张量，您都将始终获得数据。

只要获得新数据，as_iterable 就会提取输入。在这种情况下，这意味着永远。

这是一个错误，我们应该修复它。