Tensorflow：为特征变量创建循环答案

【问题标题】：Tensorflow : Creating a loop for feature variablesTensorflow：为特征变量创建循环
【发布时间】：2017-11-20 21:17:46
【问题描述】：

我在 TensorFlow 中有多个特征列，我正在尝试创建循环以避免手动输入来创建特征列，但它不起作用。下面是我需要创建特征列的所有列的列表（这只是一个虚拟数据，但如果我们有数百列怎么办）。

num_preg = tf.feature_column.numeric_column('Number_pregnant')
glucose_conc = tf.feature_column.numeric_column('glucose_concentration')
blood_prs = tf.feature_column.numeric_column('blood_pressure')
Tricep = tf.feature_column.numeric_column('Triceps')
insulin = tf.feature_column.numeric_column('Insulin')

I created a loop for this as mentioned below, df_col_num is a list containing the column names for which I need to create feature column.

for col in df_col_num:
    col= tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket(col,hash_bucke[enter link description here][1]t_size=50)

任何帮助或建议将不胜感激。

谢谢！

【问题讨论】：

见stackoverflow.com/questions/46834680/…。基本上，如果您可以通过 pandas 加载数据（也可以应用过滤器），您可以遍历所有列，将每个列添加到功能列表中，而无需显式声明每个列。
很高兴听到。 :D

标签： tensorflow

【解决方案1】：

您的变量是数字，但您使用的是tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket，它用于分类变量。

我会使用：

variable_names = df.columns

tf_variables =[]

for index in variable_names:
    tf_variables.append(tf.feature_column.numeric_column(index))

这对我有用。

【讨论】：