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私は「：テンソルに部分的に知られているTensorShapeを変換できません（？）とValueError」を指定したエラーを取得しています（estimator.fit(input_fn=get_input_fn_train(), steps=10000）このコードを実行しようとするとエラーが発生します。私は10000行と8 int列を持っています。私は現在、文字列を削除しました。 (x_train.shape)→（8000,8）。 y_train.shape - >（8000、）。どのような形がありますか？私は有用なものを見つけることができませんブーググーグルです。私は何をするのですか？私は何が欠けていますか？以下のすべてのコード。ありがとう。とValueError：テンソルに部分的に知られているTensorShapeを変換できません：（？） 私はちょうどたい
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import numpy as np
import tempfile
from sklearn.model_selection import train_test_split
def split_data(data, rate, label):
data = data.dropna()
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=rate)
train_label = train_data[label]
train_data = train_data.drop(label, 1)
test_label = test_data[label]
test_data = test_data.drop(label, 1)
return train_data, train_label, test_data, test_label
LABEL="Exited"
data = pd.read_csv("Churn_Modelling.csv", skipinitialspace=True, header=0)
data.drop("Surname", axis=1, inplace=True)
data.drop("RowNumber", axis=1, inplace=True)
data.drop("CustomerId", axis=1, inplace=True)
data.drop("Geography", axis=1, inplace=True)
data.drop("Gender", axis=1, inplace=True)
x_train, y_train, x_test, y_test = split_data(data, 0.20, LABEL)
def get_input_fn_train():
input_fn = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(
x=x_train.astype('float64'),
y=y_train.astype('float32'),
shuffle=False
)
return input_fn
def get_input_fn_test():
input_fn = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(
x=x_test.astype('float64'),
y=y_test.astype('float32'),
shuffle=False
)
return input_fn
feature_columns = tf.contrib.learn.infer_real_valued_columns_from_input_fn(
get_input_fn_train())
model_dir = tempfile.mkdtemp()
estimator = tf.contrib.learn.SVM(
example_id_column=tf.constant(np.arange(len(y_train))),
feature_columns=feature_columns, l2_regularization=10.0,model_dir=model_dir)
estimator.fit(input_fn=get_input_fn_train(), steps=10000)
#(I am getting error this line)
results=estimator.evaluate(input_fn=get_input_fn_test(), steps=1)
for key in sorted(results):
print("%s: %s" % (key, results[key]))
pred=list(estimator.predict(input_fn=get_input_fn_test()))