私はTensorflowで畳み込みニューラルネットワークを作成するためにthis tutorialを探していました。新しいデータに畳み込みニューラルネットワークを実行する方法
ニューラルネットワークが構築され、訓練された後、チュートリアルでは、それは次のようにテストされます。
eval_results = mnist_classifier.evaluate(
x=eval_data, y=eval_labels, metrics=metrics)
print(eval_results)
しかし、私は、テストセットのラベルを持っていないので、私はそれを実行したいですちょうどこのような訓練例、と:しかし、私はこの警告を取得していることを私が行う場合
eval_results = mnist_classifier.evaluate(x=test_data, metrics=metrics)
実行が停止します
WARNING:tensorflow:From ../src/script.py:169: calling BaseEstimator.evaluate (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators.estimator) with x is deprecated and will be removed after 2016-12-01.
Instructions for updating:
Estimator is decoupled from Scikit Learn interface by moving into
separate class SKCompat. Arguments x, y and batch_size are only
available in the SKCompat class, Estimator will only accept input_fn.
Example conversion:
est = Estimator(...) -> est = SKCompat(Estimator(...))
Traceback (most recent call last):
File "../src/script.py", line 172, in <module>
main()
File "../src/script.py", line 169, in main
eval_results = mnist_classifier.evaluate(x=test_data, metrics=metrics)
File "/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/util/deprecation.py", line 289, in new_func
return func(*args, **kwargs)
File "/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/estimator.py", line 530, in evaluate
102.5s
7
return SKCompat(self).score(x, y, batch_size, steps, metrics)
File "/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/estimator.py", line 1365, in score
name='score')
File "/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/estimator.py", line 816, in _evaluate_model
% self._model_dir)
tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators._sklearn.NotFittedError: Couldn't find trained model at /tmp/mnist_convnet_model.
私はKaggleテストセットのために。 – octavian
次に、訓練データを90%のトレーニングに分割し、10%が未評価のままにしておくことを強くお勧めします(実際のデータ量に応じてパーセンテージが評価されます)。そのテストデータは 'predict'でのみ使用し、返された結果を解析します。 –