如何将numpy数组的迭代器提供给tensorflow Estimator/Evaluable
要将numpy数组的迭代器提供给tensorflow Estimator/Evaluable，可以按照以下步骤进行操作：
- 导入所需的库：
import tensorflow as tf
import numpy as np- 创建一个numpy数组：
numpy_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])- 创建一个迭代器对象：
numpy_iterator = iter(numpy_array)- 定义一个输入函数，将迭代器作为输入数据提供给Estimator/Evaluable：
def input_fn():
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: numpy_iterator, output_signature=tf.TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32))
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
features = iterator.get_next()
return {'x': features}, None- 创建Estimator/Evaluable对象：
estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn)- 使用输入函数作为输入数据进行训练或评估：
estimator.train(input_fn=input_fn)
estimator.evaluate(input_fn=input_fn)在上述代码中，input_fn函数将迭代器包装成一个TensorFlow Dataset对象，并将其作为输入数据提供给Estimator/Evaluable。在训练或评估过程中，Estimator/Evaluable会使用input_fn函数提供的数据进行模型训练或评估。
请注意，这里没有提及任何特定的腾讯云产品，因为这个问题与云计算品牌商无关。这是一个通用的TensorFlow编程问题，适用于任何云计算平台或环境。
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我是Python和TensorFlow的新手，我正在尝试用TensorFlow构建一个使用假数据的简单工作示例。我的目标是使用DNNRegressor估计器从多维输入中预测实际值。这是我写的代码：
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import numpy as np
# Amount of train samples
m_train = 1000
# Amount of test samples
m_test = 100
# Dimensions for each sample
n = 10
def from_dataset(ds):
浏览 0提问于2018-06-08得票数 0
2回答
我刚接触过Tensorflow和机器学习。
我正在尝试使用来自Tensorflow的高级API。
请告诉我我做错了什么。
import tensorflow as tf
import numpy as np
features = np.array([[-1,-2],[1,2]],dtype='int32')
label = np.array([0,1],dtype='int32')
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column('features',shape=[2,2])]
mo
浏览 0提问于2018-06-11得票数 2
我是tensorflow的新手，它的第一个教程是下面的代码。我的问题是，为什么使用num_epochs属性创建train_input_fn和eval_input_fn变量。它们只用于评估，所以我认为没有必要运行同一个测试10000次。
谢谢。
import tensorflow as tf
# NumPy is often used to load, manipulate and preprocess data.
import numpy as np
import logging
logging.getLogger("tensorflow").setLevel(logging
浏览 90提问于2017-08-23得票数 1
我已经成功地使用了来自tensorflow的mnist数据集在一个深层次的神经网络模型上，这是我从零开始编写的。现在，我想尝试使用tensorflow中可用的更简单的DNNClassifier函数。我面临着两个问题，我似乎在网上找不到解决办法
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)
estimator = tf.estimato
浏览 2提问于2018-01-05得票数 0
我用tensorflow训练CNN。我想在代码中使用自定义估计器：
estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=cnn_model_fn, model_dir=r'C:\record')
这是我的模型功能：
def cnn_model_fn(Images, labels, mode)
当代码运行到估值器时，会发生错误: ValueError: model_fn ()必须包含特性参数。还有一些我不确定是否有帮助的东西：
INFO:tensorflow:Using default config.
WARNING:tensorfl
浏览 1提问于2018-07-28得票数 0
守则：
import numpy as np
import tensorflow as tf
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_data = np.linspace(0, 1000000, 1000)
y_true = np.sin(x_data)
y_true += np.random.randn(len(x_data))
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column('x', shape=[1
浏览 0提问于2018-08-18得票数 0
回答已采纳
我想使用Tensorflow的Estimator来简化使用LSTM网络的培训。显然，要使用tensorflow的Estimator，必须像这样定义一个模型函数：
def some_model_fn(features, labels, mode):
...
我可以使用占位符来获取输入和标签。如何将图像转换为tensorflow lstms接受的形状，即batch_size、num_time_steps、num_features
浏览 3提问于2017-12-18得票数 1
1回答
我在Anaconda环境中使用Python (jupyter笔记本)
OS:版本: 1.14.0 Python版本: 3.6
这是同样的问题，但答案没有帮助。除了尝试重新安装Tensorflow之外，还有其他解决方法吗？还是我应该升级我的tensorflow版本？
from keras.callbacks import TensorBoard
tensorboard = TensorBoard(log_dir='graph_1', histogram_freq=0,
batch_size=512, write_graph=True, write_g
浏览 1提问于2019-09-13得票数 2
我正在尝试构建一个在SageMaker上使用的Tensorflow估计器。主要功能是对估计器进行训练和评估。尽管我尽了最大的努力，但我还是遇到了以下错误：
ValueError:层输入的输入0与图层不兼容:期望的ndim=3，找到的ndim=2。收到的完整形状: 50，41。
def keras_model_fn(hyperparameters):
"""keras_model_fn receives hyperparameters from the training job and returns a compiled keras model.
浏览 0提问于2019-01-04得票数 0
我试图在TensorFlow tutorial here上运行完全相同的代码。 当我说到行的时候： predictions = model(x_train[:1]).numpy() 我得到了错误： 'numpy.ndarray'对象没有属性'get_shape' 我在here上看到有人遇到了类似的问题，所以我把这一行改为： predictions = model(tf.convert_to_tensor(x_train[:1])).numpy() 我得到了错误： 'MatMul' Op的输入'b'的类型float32与参数
浏览 31提问于2020-04-28得票数 0
我在Linux上安装了python3.5(Ubuntu16.04 Xenial)
我还使用安装了原型
我使用安装了tensorflow
然后，我尝试在python 3中导入tensorflow --它失败了，出现了以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "/home/abdullah/face_recognition/tensorflow_test.py", line 1, in <module>
import tensorflow
File "/usr/local/li
浏览 4提问于2017-11-16得票数 2
我有一个迭代器函数，它产生一批特征，并将其标记为numpy数组的元组。
def batch_iter()：for ...：yield (np_features，np_labels)
然后我试着给张量估计器
# the cnn_model_fn will print out shapes of various tensor when
# constructing the model
classifier = learn.Estimator(
model_fn=cnn_model_fn, model_dir="/tmp/convnet_model")
for train_d
浏览 0提问于2017-08-07得票数 0
我试着开始使用Tensorflow-Hub从图像中提取特征向量。但是，我不确定如何将Tensorflow-Hub输出(张量)转换为numpy向量。下面是一个简单的例子：
from keras.preprocessing.image import load_img
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf
import numpy as np
im = load_img('sample.png')
im = np.expand_dims(im.resize((299,299)), 0)
module = hub.
浏览 4提问于2019-12-16得票数 1
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我已经创建了一个虚拟回归数据集
from sklearn.datasets import make_regression
X, y = make_regression(n_features=1, noise=15)
看起来是这样的：
然后使用Estimator API创建LinearRegressor
feat_cols = [tf.feature_column.numeric_column("X", shape=[1])]
estimator = tf.estimator.LinearRegressor(feature_columns=feat_cols)
input_
浏览 1提问于2018-03-09得票数 0
1回答
在conda env中使用jupyter notebook会导致在导入tensorflow_hub时出现该错误 ImportError: cannot import name 'dnn_logit_fn_builder' from partially initialized module
'tensorflow_estimator.python.estimator.canned.dnn' (most likely due to a circular import)
(C:\Users\Anaconda3\envs\my_env\lib\site-packa
浏览 97提问于2021-09-27得票数 0
import tensorflow as tf
import numpy as np
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column("x", shape=[1])]
estimator = tf.estimator.LinearRegressor(feature_columns=feature_columns)
我的密码在上面。然后显示错误。
"AttributeError:模块'tensorflow.python.estimator.estimator_lib‘没有属性'LinearRegre
浏览 4提问于2017-08-22得票数 6
回答已采纳
我运行了以下代码：
import tensorflow_hub as hub
我得到了这个错误：
---------------------------------------------------------------------------
ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-5c017171c13e> in <module>
----> 1 import tensorflow_hub as hub
~\a
浏览 41提问于2020-11-29得票数 5
我正在尝试使用一些数据运行tensorflow DNNClassifier模型，这些数据是我从csv读取的。即使我将每一列的数据类型转换为float32，我仍然没有得到'DataFrame‘对象没有'dtype’属性的错误。如果你能帮助我，我将不胜感激。
数据格式: 27列，23输入，4类
谢谢
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
factors = pd.read_csv('
浏览 0提问于2018-12-08得票数 5
1回答
我有兴趣在我自己的图像集上训练和评估一个卷积神经网络模型。我希望使用tf.layers模块来定义我的模型，并使用一个tf.learn.Estimator对象分别使用fit()和evaluate()方法来训练和评估模型。
是我一直在学习的教程，它有助于展示tf.layers模块和tf.learn.Estimator类。但是，它使用的数据集(MNIST)只是简单地导入和加载(作为NumPy数组)。请参阅教程脚本中的以下主要函数：
def main(unused_argv):
# Load training and eval data
mnist = learn.datasets.load_
浏览 6提问于2017-07-07得票数 2
回答已采纳
以下是文字记录：
dims@calculon:~$ pip install tensorflow-gpu
Collecting tensorflow-gpu
Downloading tensorflow_gpu-1.4.0-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl (170.1MB)
100% |████████████████████████████████| 170.1MB 10kB/s
Requirement already satisfied: numpy>=1.12.1 in ./.local/lib/python3.5/site-packa
浏览 1提问于2017-11-07得票数 0
我正在训练一个自定义的ssd_mobilenet_v2_quantized_300x300 TensorFlow模型，使用Google Colab与TensorFlow 1.15.2的降级版本进行对象检测，因为我使用以前的TensorFlow版本，即1.14.0来训练我的模型，但由于2.2.0版本的最新更新，我得到了奇怪的错误，因此我不能使用最新版本。使用1.15.2版本和selection even batch size为8，我成功地启动了训练过程，但一段时间后，训练过程停止，出现以下错误。 TypeError: 'numpy.float64' object cannot
浏览 434提问于2020-06-19得票数 0
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1回答
我刚接触过Tensorflow并试图运行示例代码，我只是不明白这个程序中发生了什么：
import tensorflow as tf
# NumPy is often used to load, manipulate and preprocess data.
import numpy as np
# Declare list of features. We only have one real-valued feature. There are many
# other types of columns that are more complicated and useful.
fe
浏览 3提问于2017-03-15得票数 0
回答已采纳
我使用版本的PyDev :0.12.1
我直接从tensorflow文档中复制示例代码，
但是找不到一个属性并返回它。
input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x":x}, y, batch_size=4,
AttributeError: module 'tensorflow.contrib.learn.python.learn.learn_io' has no attribute 'numpy_input_fn'
试图重新下载pydev和tensorflow，但它们都没有工作。
源代码
浏览 3提问于2017-04-10得票数 0
回答已采纳
我想在坦索弗洛培养一个DNNClassifier
这是我的密码
train_input_fn = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(
x=X_train,
y=y_train,
batch_size=1000,
shuffle = True
)
nn_classifier = tf.estimator.DNNClassifier(hidden_units=[1300,1300,1300], feature_columns=X_train, n_classes=200)
nn_classifier.train(input_
浏览 2提问于2018-04-04得票数 9
嗨，我正在尝试安装tensorflow，但是由于现有软件包的numpy而导致的包冲突
谢谢你的帮助
--这是错误信息的一部分：
UnsatisfiableError:发现以下规范互不兼容：
格式输出:请求的包->可用版本
Package numpy conflicts for:
tensorflow-base -> keras-applications[version='>=1.0.8'] -> numpy[version='>=1.13.3|>=1.9.1']
tensorflow-estimator -> numpy
浏览 2提问于2020-05-29得票数 0
回答已采纳
我可以使用占位符作为tf.train.batch_join()的batch_size ()(它是基于队列的)，因此我可以在训练循环中动态更改批处理大小。
但是当我使用占位符(或一个不可训练的变量)作为tf.data.Dataset.batch()的batch_size时，我得到了这个错误，
ValueError: Cannot capture a placeholder (name:Placeholder, type:Placeholder) by value.
整个错误堆栈跟踪非常长。我在make_one_shot_iterator()中跟踪错误到v1.4Tensorflow/python/
浏览 2提问于2017-11-13得票数 0
1回答
我想将压缩的pd.read_pickle(filename, compression='xz')熊猫数据帧作为管道输入到tensorflow。我想使用需要输入函数的高级API tf.estimator分类器。我的数据文件是大的浮点数矩阵~(1400X16)，每个矩阵对应一个特定的类型(标签)。每种类型(标签)都包含在不同的目录中，所以我从它的目录中知道矩阵标签。在低层，我知道我可以使用feed_dict={X:batch_X:Y_:batch_Y}填充数据以提供数据管道，但是tf.estimator需要一个input函数。例如，假设我有两个标签，我的函数可能如下所示
def m
浏览 1提问于2018-08-01得票数 2
使用Tensorflow 1.8.0，每当我们尝试构建分类列时，我们都会遇到一个问题。下面是一个演示这个问题的完整示例。它按-原样运行(仅使用数字列)。取消对指示器列定义和数据的注释，生成以tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Unable to get element as bytes.结尾的堆栈跟踪
import tensorflow as tf
import numpy as np
def feature_numeric(key):
return tf.feature_column.numeric_column
浏览 2提问于2018-06-25得票数 3
回答已采纳
我是tensorflow的新手，我一直在遵循一些关于如何创建我们自己的估计器和训练模型的文档。我能够定义一个自定义模型并训练该模型。但是，当我尝试预测和读取这些值时，我无法读取estimator.predict返回的值。下面是我的代码示例
import numpy as np
import tensorflow as tf
# Declare list of features, we only have one real-valued feature
def model_fn(features, labels, mode):
# Build a linear model and pred
浏览 11提问于2017-07-11得票数 1
回答已采纳
我正在遵循官方网站上的“入门”指令。
我已经尝试过虚拟和pip本地分期付款方法。现在可以进口tensorflow。
但是当tf.estimator.LinearRegressor不能使用的时候。我是否需要链接某种路径来使API开始工作？
错误是：
Traceback (most recent call last):
File "/home/binwang/Documents/Learning_Tensorflow/3_Getting_Started_With_Tensorflow.py", line 13, in <module>
estimator =
浏览 1提问于2017-08-18得票数 1
当我试图导入tensorflow集线器时，我会看到下面的错误：“模块”对象没有属性“Exporter”。
AttributeErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-1-31fb71834c8c> in <module>()
1 # Install TF-Hub.
2 import tensorflow as tf
----> 3 import tensorflow_hub as hub
4 import matplotlib.pyplot as plt
浏览 0提问于2018-04-25得票数 1
回答已采纳
我正在尝试从Tensorflow Object Detection存储库加载一个预先训练好的tensorflow对象检测模型作为tf.estimator.Estimator，并使用它进行预测。 我可以使用Estimator.predict()加载模型并运行推理，但是输出是垃圾。加载模型的其他方法，例如作为Predictor，以及运行推理都可以很好地工作。 任何帮助正确加载模型作为调用predict()的Estimator的帮助都将不胜感激。我当前的代码： 加载并准备镜像 def load_image_into_numpy_array(image):
(im_width, im_hei
浏览 24提问于2019-05-01得票数 2
我是tf.estimator的新手，我以前使用过较早版本的tensorflow。传入"input_fn“让我有点困惑。我有一个DNNClassifier和一个numpy数组，其中包含一个数据项(x)，我想预测一个"y“值。
这是我到目前为止掌握的密码。
dnn_clf = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns, n_classes=14, hidden_units=[60, 100], model_dir="/home/Ehoward14/mysite/dnn_model")
pr
浏览 2提问于2019-04-15得票数 1
你好，我相信你能帮我解决问题。我使用的是64位的Windows10。我在spyder中运行以下代码。但出现错误"ModuleNotFoundError:没有名为‘tensorflow_core.estimator’的模块“。我卸载了tensorflow，tensorboard，tensorflow-estimator，然后再次安装，但错误没有消失。请问如何解决？
代码:导入时间导入熊猫as pd导入numpy as np导入matplotlib.pyplot as plt导入tensorflow as tf导入数据集
浏览 2提问于2019-11-03得票数 1
2回答
我在Tensorflow中做了一个简单的线性回归。我怎么知道回归系数是多少？我读过文档，但在任何地方都找不到！()
编辑代码示例
import numpy as np
import tensorflow as tf
# Declare list of features, we only have one real-valued feature
def model_fn(features, labels, mode):
# Build a linear model and predict values
W = tf.get_variable("W", [1], dtyp
浏览 3提问于2017-08-30得票数 4
回答已采纳
我目前正在学习tensorflow，我无法理解为什么tensorflow没有对以下简单的回归问题做正确的预测。
X是从1000到8000之间的随机数Y是X+ 250
如果X是2000，Y是2250。对我来说，这似乎是一个线性回归问题。然而，当我尝试做一个预测时，它还远没有达到我的预期，X 1000是给了我1048而不是1250的预测。
此外，损失和平均损失也是巨大的：
{'average_loss': 10269.81, 'loss': 82158.48, 'global_step': 1000}
以下是完整的代码：
import numpy a
浏览 1提问于2018-07-28得票数 1
回答已采纳
我是Tensorflow和Python的新手。我正在尝试使用我自己的图像来训练一个深度网络，以使用Tensorflow作为简单的对象检测器，主要遵循Tensorflow.org上提供的教程。我的操作系统是Mac 10.12.6，我使用的是Python3.6到Anaconda 3。我已经将我的图像写入训练和验证tf.records文件，并使用以下文件读取器和输入管道读取和批处理它们：
def read_file(filename_queue):
reader = tf.TFRecordReader()
key, record_string = reader.read(filena
浏览 0提问于2017-11-18得票数 1
我正在尝试使用CSV文件中的数据来训练神经网络，我的代码如下。它从CSV中提取数据，将其存储在列表中，将该列表转换为数组，然后使用两个数组作为x和y值来训练神经网络。
import numpy as np
import tensorflow as tf
import csv
from collections import defaultdict
columns = defaultdict(list) # each value in each column is appended to a list
# Dec
浏览 0提问于2017-11-23得票数 0
我正在计算TensorFlow估计器框架。我终于有了训练模型的代码。我正在使用一个简单的MNIST自动编码器进行测试。我有两个问题。第一个问题是，为什么培训报告的步骤数与我在估测器train()方法中指定的步骤数不同？第二个问题是如何使用训练钩来做定期评估、每隔X步输出损失等事情？医生们似乎说要使用训练钩，但我似乎找不到任何如何使用这些工具的实际例子。
这是我的代码：
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
impo
浏览 0提问于2017-08-02得票数 2
我希望探索联合学习中数据增强是如何工作的，我目前正在使用tff来实现它。我注意到tff提供的数据集是由张量组成的，而张量不能直接调整，所以天真的想法是将其更改为numpy数组，然后进行增强。我试过了
tfds.as_numpy(emnist_train.create_tf_dataset_for_client(n))和它确实为我提供了numpy数组，但是当我试图将它传递给预处理函数时，我遇到了问题。如果我做了：preprocess(tfds.as_numpy(emnist_train.create_tf_dataset_for_client(n)))
其中预处理被定义为
def preproc
浏览 3提问于2021-04-15得票数 2
我正在尝试让mnist cnn工作，以便一次对一张图像进行预测。我已经使用了tensorflow教程代码，并尝试在模型中使用estimator.predict，但目前收到错误：
InvalidArgumentError (see above for traceback): Input to reshape is a tensor with 1 values, but the requested shape requires a multiple of 784
[[Node: Reshape = Reshape[T=DT_FLOAT, Tshape=DT_INT32, _device="
浏览 1提问于2018-05-09得票数 4
2回答
所有的tensorflow教程都做了很好的工作，但是，它们都使用了开箱即用的预处理可下载数据集。他们关于MNIST的教程就是一个完美的例子。
为了一个学校项目，我和其他4个人被指派用提供的PNG图像形式的数据对CNN进行培训。它只是一个包含150张图片的目录。标签包含在图像文件名中。
代码的方式现在我们得到了一个错误，我将包括在下面。
我们遵循这里的MNIST代码：
所以我们相当确定我们的问题在于我们是如何处理图像数据的。我们已经试着让它工作大约3天了。(我们已经解决了许多错误，这只是最新的错误)。
任何帮助或反馈都将非常感谢！另外，如果任何人对此有任何问题，请发表意见。
import os
浏览 0提问于2017-10-16得票数 0
在tensorflow get started代码中：
import tensorflow as tf
import numpy as np
features = [tf.contrib.layers.real_valued_column("x", dimension=1)]
estimator = tf.contrib.learn.LinearRegressor(feature_columns=features)
x = np.array([1., 2., 3., 4.])
y = np.array([0., -1., -2., -3.])
input_fn = tf.co
浏览 1提问于2017-04-17得票数 4
回答已采纳
我使用的是Tensorflow 1.2，代码如下：
import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.layers as layers
import numpy as np
import tensorflow.contrib.learn as tflearn
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
# Naturally this is a very simple straight line
# of y = -x + 10
train_x = np.asarray([0., 1., 2., 3.
浏览 5提问于2017-06-18得票数 2
我的目标检测器已经运行了多次，但在5428这个标记下，它就从TypeError的
我在阿纳康达里跑来跑去
1.18.1numpy-base 1.18.1tensorflow-gpu 1.14 numpy
下面这个片段是我认为最重要的错误？：
2020-02-19 13:56:06.901096: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1490] Invalid argument: TypeError: object of type <class 'numpy.float64'> cannot be safely inte
浏览 3提问于2020-02-19得票数 6
我刚开始练习TensorFlow和Python。我复制并执行了网站的TensorFlow页面中的代码：
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import os
import urllib
import numpy as np
import tensorflow as tf
# Data sets
IRIS_TRAINING = "iris_training.csv"
IRIS_TRAINING
浏览 1提问于2017-08-30得票数 4
1回答
我正在使用设置为CNN的tensorflow估计器，每次运行我的代码时都会收到以下错误：
ERROR:tensorflow:Model diverged with loss = NaN.
Traceback (most recent call last):
File "cnn_training_v3.py", line 108, in <module>
classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=200, hooks=[logging_hook])
File "/usr/local/lib/
浏览 301提问于2018-05-18得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在编写一个高级别的tensorflow应用程序，与构建的方式完全相同，只是我正在构建一个简单的RNN来预测序列。我是tensorflow的新手，所以我正试图解决一个问题，对于以前在tensorflow高级api中工作过的人来说，这个问题可能很简单。
下面是我的代码片段，可以给出一个想法：
def main(argv=None):
"""Run the training experiment."""
....
# Setup the Estimator
model_estimator = build_estima
浏览 0提问于2018-07-10得票数 0
我在用TensorFlow Estimator训练CNN。在TensorBoard上进行可视化时，我看到每个步骤的训练损失值都被跟踪。然而，评估损失只显示了一次(即只有一个数据点)。我想看看每一步的损失值的图表。
下面是我的代码片段：
model = tf.estimator.Estimator(model_fn, model_dir='./model')
input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
x={'images': dev['train_images']}, y = dev[&
浏览 0提问于2018-06-22得票数 0
1回答
我正在使用tensorflow API来获得估计器的预测。当我试图打印预测时，我会得到一个引用生成器对象的内存地址。当我搜索这个问题的解决方案时，我发现许多文章建议我将生成器对象转换为一个列表，以便打印值，但这会导致值错误。
我使用Python2.7、Ubuntu16.04和Tensorflow 1.8.0
下面是我最初用于打印生成器对象的代码：
predict_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(x={"images":train_data_numpy[0]}, y=None, batch_size=1, num_epo
浏览 0提问于2018-05-14得票数 1
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