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tf.估计器需要用于预测十位数的标签数据和批次大小
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<p>我创建了一个使用高级tfapi的网络,比如tf.估计器. 在</p> <p>培训和评估工作做得很好并产生结果。但是在预测新数据时,<code>get_inputs()</code>需要<code>label_data</code>和{<cd3>}。在</p> <p>错误是:<code>TypeError: get_inputs() missing 2 required positional arguments: 'label_data' and 'batch_size'</code></p> <p>我如何解决这个问题以便做出预测?在</p> <p>这是我的代码:</p> <pre><code>predictTest = [0.34, 0.65, 0.88] </code></pre> <p>predictTest只是一个测试,不会是我真正的预测数据。在</p> <p>get_inputs(),这是引发错误的地方。在</p> ^{pr2}$ <p>预测输入:</p> <pre><code>def predict_input_fn(): return get_inputs( predictTest, n_epochs=1, shuffle=False ) </code></pre> <p>预测:</p> <pre><code>predict = estimator.predict(predict_input_fn) print("Prediction: {}".format(list(predict))) </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>任何模型的测试有两种类型。 1) 你想要准确度,召回率等。你需要为测试数据提供一个标签。如果你不提供标签,它会给你一个错误。 2) 你只想测试你的模型而不计算准确度,而不需要标签,但这里的预测会有所不同。在</p>
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