私はテンソルフローが比較的新しいので、tf.contrib.learnのDNNRegressorを回帰タスクに使用したいと考えています。しかし、1つの出力ノードではなく、いくつかの例を挙げたいと思います。テンソルフロー学習の複数回帰出力ノード
多くの出力ノードを自分のニーズに合わせて調整するにはどうすればよいでしょうか？
skflow regression predict multiple values
Multiple target columns with SkFlow TensorFlowDNNRegressor
を
私の質問は、以下のものに関連しているが、すでにSOに尋ねたが、ない作業な答えはないと思わ（私はTensorFlowバージョン0.11を使用しています）これは、使用しているようですtflearnは他の選択肢になります。
更新：私は、テナスフロー+ theano用のよく開発されたAPIとしてKerasを使用すべきであることを認識しています。
この作品tflearnを使用する：
net = tfl.input_data(shape=[None, n_features1, n_features2], name='input')
net = tfl.fully_connected(net, 128, activation='relu')
net = tfl.fully_connected(net, n_features, activation='linear')
net = tfl.regression(net, batch_size=batch_size, loss='mean_square', name='target')
は、ここであなたが好きなネットワークアーキテクチャ128個のノードの単一完全に接続された層を交換してください。また、分類にクロスエントロピーなど、問題に適した損失関数を選択することを忘れないでください。
のpython 2.7.11、tensorflow 0.10.0rc0、tflearn 0.2.1
私もこの問題を抱えています！なぜ誰も問題がないようだ？ – user40780