TensorFlow - ValueError：特征应该是`Tensor`s的字典答案

【问题标题】：TensorFlow - ValueError: features should be a dictionary of `Tensor`sTensorFlow - ValueError：特征应该是`Tensor`s的字典
【发布时间】：2018-05-21 15:54:10
【问题描述】：

我正在尝试使用 TensorFlow 编写一个模型，该模型利用预制的 DNNClassifier 对鸢尾花进行分类。

BATCH_SIZE=100
TRAIN_STEPS=1000

def main(unused_argv):
  # Load training and eval data
  iris = tf.contrib.learn.datasets.load_dataset("iris")
  data = iris.data
  labels = iris.target
  train_data = data[:100]
  train_labels = labels[:100]
  eval_data = data[100:]
  eval_labels = labels[100:]
  # Feature columns
  feature_columns = [
    tf.feature_column.numeric_column(key="SepalLength"),
    tf.feature_column.numeric_column(key="SepalWidth"),
    tf.feature_column.numeric_column(key="PetalLength"),
    tf.feature_column.numeric_column(key="PetalWidth")
  ]
  # Build DNN with 2 hidden layers, 10 neurons each
  classifier = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns, hidden_units=[10, 10], n_classes=3)
  # Train model
  train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x=train_data,
    y=train_labels,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    num_epochs=None,
    shuffle=True
  )
  classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=TRAIN_STEPS)
  # Evaluate model
  eval_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x=eval_data,
    y=eval_labels,
    num_epochs=1,
    shuffle=False
  )
  eval_results = classifier.evaluate(input_fn=eval_input_fn)
  print(eval_results)

我收到以下错误：

ValueError: features 应该是 Tensors 的字典。

据我了解，它们应该是一个列表。我的实现有什么问题？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow machine-learning deep-learning

【解决方案1】：

你的 tensorflow 版本是多少？

根据this，如果你使用1.4或更低的版本，这个错误可以通过升级来解决。

【讨论】：