创建数据无头的tf.feature_columns (csv文件)可以通过以下步骤实现:
import tensorflow as tf
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
num_columns = len(data.columns)
feature_columns = []
for i in range(num_columns):
feature_columns.append(tf.feature_column.numeric_column(key=str(i)))
def input_fn():
return tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(data), None)).batch(batch_size)
model = tf.estimator.LinearClassifier(feature_columns=feature_columns)
model.train(input_fn=input_fn, steps=num_steps)
在上述代码中,我们首先使用pandas库读取CSV文件,并设置header参数为None,以移除表头。然后,我们获取数据的列数,并创建一个空的特征列列表。接下来,我们使用tf.feature_column.numeric_column函数为每一列创建一个特征列,并将其添加到特征列列表中。然后,我们定义了一个输入函数,该函数将数据转换为tf.data.Dataset对象,并使用batch方法将数据分批处理。最后,我们使用tf.estimator.LinearClassifier定义了一个线性分类器模型,并使用train方法训练模型。
请注意,以上代码中的"data.csv"应替换为实际的CSV文件路径。另外,还可以根据需要调整批处理大小(batch_size)和训练步数(num_steps)。
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