Может кто-нибудь помочь мне с TensorFlow?

Question

Google только что открыл TensorFlow как открытый источник. Я читал это немного, но похоже, что вы можете тренировать его только с данными MNIST.

Я ищу пример кода, где я могу тренироваться с собственными данными и выводить результаты для своего тестового файла.

где я .csv файл (как образец в каждой строке) в качестве обучающих данных (с идентификатором, выход, + 72 больше столбцов)

и имеют другой файл в формате CSV для тестовых данных, где я бы предсказать выход (1 или 0).

Кто-нибудь понимает, что TensorFlow достаточно, чтобы дать мне пример кода?

Answer 1

Вы можете посмотреть на эти примеры (например, линейной регрессии): https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples

Но для примеров использования mnist, вам просто нужно заменить входы (поезда и данные испытаний mnist вашими собственными массивами данных).

Answer 2

Хорошо, вот пример кода с сайта для csv. Вам нужно использовать TextLineReader для обработки формата csv, если это то, что вас интересует, и это похоже на то, что вы есть. Для всех ваших вариантов для чтения файлов, ссылка here

filename_queue = tf.train.string_input_producer(["file0.csv", "file1.csv"]) 

reader = tf.TextLineReader() 
key, value = reader.read(filename_queue) 

# Default values, in case of empty columns. Also specifies the type of the 
# decoded result. 
record_defaults = [[1], [1], [1], [1], [1]] 
col1, col2, col3, col4, col5 = tf.decode_csv(
    value, record_defaults=record_defaults) 
features = tf.concat(0, [col1, col2, col3, col4]) 

with tf.Session() as sess: 
    # Start populating the filename queue. 
    coord = tf.train.Coordinator() 
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) 

    for i in range(1200): 
    # Retrieve a single instance: 
    example, label = sess.run([features, col5]) 

    coord.request_stop() 
    coord.join(threads) 

Answer 3

Лучшее решение я нашел:

https://github.com/google/skflow

Чарльз