TensorFlowDNNClassifier class 已弃用但替换似乎不起作用？

Question

使用以下 TF .9.0rc0 在 60,000（训练）和 26,000（测试）左右的记录上使用 145 个编码列 (1,0) 试图预测 1 或 0 以进行 class 识别。 .

classifier_TensorFlow = learn.TensorFlowDNNClassifier(hidden_units=[10, 20, 10],n_classes=2, steps=100)
classifier_TensorFlow.fit(X_train, y_train.ravel())

我得到：

WARNING:tensorflow:TensorFlowDNNClassifier class is deprecated. Please consider using DNNClassifier as an alternative.
Out[34]:TensorFlowDNNClassifier(steps=100, batch_size=32)

然后好结果相当快：

score = metrics.accuracy_score(y_test,   classifier_TensorFlow.predict(X_test))
print('Accuracy: {0:f}'.format(score))
Accuracy: 0.923121

并且：

print (metrics.confusion_matrix(y_test, X_pred_class))
[[23996   103]
[ 1992    15]]

但是当我尝试使用建议的新方法时：

classifier_TensorFlow = learn.DNNClassifier(hidden_units=[10, 20, 10],n_classes=2)

没有完成就挂了？它不会带 "steps" 参数吗？我没有收到任何错误消息或输出，所以没什么可继续的……有什么想法或提示吗？文档有点"light?"

Answer 1

我不认为这是一个错误，从 DNNClassifier 的源代码，我可以看出它的用法与 TensorFlowDNNClassifier 不同。 DNNClassifier 的构造函数没有步骤参数：

def __init__(self,
           hidden_units,
           feature_columns=None,
           model_dir=None,
           n_classes=2,
           weight_column_name=None,
           optimizer=None,
           activation_fn=nn.relu,
           dropout=None,
           config=None)

如您所见，here. Instead the fit() method that DNNClassifier inherited from BaseEstimator 现在有 steps 参数，请注意 batch_size:

也是如此

  def fit(self, x=None, y=None, input_fn=None, steps=None, batch_size=None,
          monitors=None):

对于"it hangs with no completion?"，在BaseEstimator的fit()方法的文档中解释说如果steps为None（默认值），模型将永远训练。

我还是不明白为什么我想永远训练一个模型。我的猜测是，如果我们想提前停止验证数据，创作者认为这种方式对分类器更好，但正如我所说，这只是我的猜测。

如您所见，DNNClassifier 没有提供任何反馈，因为已弃用 TensorFlowDNNClassifier，假设可以使用 DNNClassifier 的构造函数中存在的 'config' 参数设置反馈。所以你应该传递一个 RunConfig 对象作为配置，并且在这个对象的参数中你应该设置详细参数，不幸的是我试图设置它以便我可以看到丢失的进度，但没有那么幸运。

推荐大家看一下最新的post 袁堂的博客here，skflow的创造者之一，又名tf learn。

Answer 2

我刚刚遇到了类似的问题@Ismael 回答是正确的。我只是想添加信息，现在 classifier.fit() 具有此参数行为不同的步骤参数。它不会提前中止。还有一个参数叫做max_steps。这相当于 TensorFlowDNNClassifier 的原始步骤参数。

简而言之，只需像这样在 fit() 上使用 max_steps 参数：

classifier = skflow.DNNClassifier(...)
classifier.fit(X_train, y_train, max_steps=3000)

TensorFlowDNNClassifier class 已弃用但替换似乎不起作用？

TensorFlowDNNClassifier class is deprecated but replacement does not seem to work?

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