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簡単な例では、TensorFlow LinearRegressorを使用しようとしましたが、結果が正しくない可能性があります。助言がありますか？TensorFlow LinearRegressorが大きすぎると予測するのはなぜですか？
import tensorflow as tf
import numpy as np
x_data =np.array([ 44.57, 42.71, 119.25, 40.83, 46.87, 71.44,
113.5, 39.83, 39.48,
77.3, 53.32 , 21.68 , 113.55 , 40.1 , 77.39 , 46.01 ,
35.42 , 93.81,
84.71, 51.7 , 73.57, 102.21 , 98.05 , 99.53 ,
98.65 , 50.1, 108.4,
62.06, 48.34 , 71.45 , 53.21 , 72.57 , 48.14 ,
71.32 , 41.01 , 96.71,
112.09, 54.87 , 63.17 , 44.95])
y_data= np.array([ 127.42 , 121.09 , 294.53, 96.73, 125.04, 195.08,
287.84, 106.97, 107.94,
204.45, 116.09 , 57.64 , 296.82 , 123.5 , 180.11 , 116.81 ,
96.73 ,233.71,
237.07, 130. , 182.61 , 260.22, 238.86 , 238.02 ,
248.05, 101.41, 269.69,
156.43 , 121.27 , 172.64 , 139.62 , 203.87 , 134.78 ,
176.24 , 106.22 , 252.93,
282.96 ,141.95 ,161. , 123.42])
features = [tf.contrib.layers.real_valued_column("x", dimension=1)]
estimator = tf.contrib.learn.LinearRegressor(feature_columns=features,
model_dir='./linear_estimator')
input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x":x_data}, y_data,
num_epochs=1000)
estimator.fit(input_fn=input_fn, steps=2000)
np.asarray([i for i in estimator.predict(x={'x': x_data})])
結果は
配列である（[1539.31665039、1476.55419922、4059.26489258、1413.11694336、 1616.92626953、2445.9987793、3865.2409668、1379.37365723、 1367.56335449、2643.734375、1834.57043457、766.93310547、 3866.92822266、1388.48425293、2646.77124023、 1587.90698242、 1230.56567383、3200.83569336、2893.77197266、1779.90625、 2517.87182617、3484.27929688、3343.9074707、3393.84741211、 3364.15332031、1725.91699219、3693.15039062、2129.48681641、 1666.52893066、2446.3359375、1830.85864258、2484.12866211、 1659.78015137、2441.94946289、1419.19055176、3298.69140625、 3817.6628418、1886.87243652、2166.94165039、1552.13916016]、DTYPE =のfloat32）
input_fnに 'batch_size = 1'と 'num_epochs = 10'を使ってみてください。 – ma3oun
これは私のコードではうまく動作します。私は[114.96195221 110.31800079 301.4190979、...]を取得しますが、これは完璧ではありませんが、少なくとも適切な大きさの順序です。どのTensorFlowバージョンを使用していますか？ – ml4294
ml4294のコメントを考慮して、model_dirを削除してスクリプトを再実行してみてください。これにより、以前のトレーニングセッションがクリーンアップされます。 – ma3oun