Tflearn KeyError例外は[]インデックス

Question

に私はこのコードを持っていない、私はここでイムニューラルネットにおけるデ・データのデ入力と間違って何かをすること（ニューラルネットが唯一の暫定的である）

が私のコードであると思う：

import pandas as pd 
import numpy as np 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn import preprocessing 

import tflearn 

data = pd.read_csv('winequality-white.csv', sep=';') 

X = data[['fixed acidity', 
     'volatile acidity', 
     'citric acid', 
     'residual sugar', 
     'chlorides', 
     'free sulfur dioxide', 
     'total sulfur dioxide', 
     'density', 
     'pH', 
     'sulphates', 
     'alcohol']] 
y = data['quality'] 

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.1) 


# Build neural network 
net = tflearn.input_data(shape=[None, 11]) 
net = tflearn.fully_connected(net, 110) 

net = tflearn.regression(net) 

# Define model 
model = tflearn.DNN(net) 
# Start training (apply gradient descent algorithm) 
model.fit(X_train, y_train, n_epoch=10, batch_size=1, show_metric=True) 

私が使用するデータは、次のようになります。

：

"fixed acidity";"volatile acidity";"citric acid";"residual sugar";"chlorides";"free sulfur dioxide";"total sulfur dioxide";"density";"pH";"sulphates";"alcohol";"quality" 
7;0.27;0.36;20.7;0.045;45;170;1.001;3;0.45;8.8;6 
6.3;0.3;0.34;1.6;0.049;14;132;0.994;3.3;0.49;9.5;6 
8.1;0.28;0.4;6.9;0.05;30;97;0.9951;3.26;0.44;10.1;6 
7.2;0.23;0.32;8.5;0.058;47;186;0.9956;3.19;0.4;9.9;6 
7.2;0.23;0.32;8.5;0.058;47;186;0.9956;3.19;0.4;9.9;6 
8.1;0.28;0.4;6.9;0.05;30;97;0.9951;3.26;0.44;10.1;6 
6.2;0.32;0.16;7;0.045;30;136;0.9949;3.18;0.47;9.6;6 
... 

は、これは私が取得エラーです210

誰か手掛かりが間違っていますか？

Answer 1

次のコードをコードの先頭に置き、グラフをリセットします。 IPython環境でコードをインタラクティブに実行すると、テンソルフローグラフが本当に乱雑になることがあります。

import tensorflow as tf 
tf.reset_default_graph() 

多くの人が同じ靴を履いています。詳細はthis Githubの問題を参照してください。