TensorflowトレーニングのタイプエラーTensorForestEstimatorを使用したランダムフォレスト

Question

TensorForestEstimatorを使用してTensorflowランダムフォレストをトレーニングしようとすると、TypeErrorが発生します。

TypeError: Input 'input_data' of 'CountExtremelyRandomStats' Op has type float64 that does not match expected type of float32. 

私は、Python 2.7とPython 3を使用して試してみた、と私は（tf.castを使用して試してみた）のfloat32にすべてを置くために、それは役立ちません。私は実行時にデータ型をチェックしており、float32です。問題は私が提供するデータ（すべてのフロートのCSV）ではないようですので、ここからどこに行くのかは分かりません。

私が試してみることのできる提案は、非常に高く評価されます。

コード：

# Build an estimator. 
def build_estimator(model_dir): 
    params = tensor_forest.ForestHParams(
     num_classes=2, num_features=760, 
     num_trees=FLAGS.num_trees, max_nodes=FLAGS.max_nodes) 
    graph_builder_class = tensor_forest.RandomForestGraphs 
    if FLAGS.use_training_loss: 
    graph_builder_class = tensor_forest.TrainingLossForest 
    # Use the SKCompat wrapper, which gives us a convenient way to split in-memory data into batches. 
    return estimator.SKCompat(random_forest.TensorForestEstimator(params, graph_builder_class=graph_builder_class, model_dir=model_dir)) 


# Train and evaluate the model. 
def train_and_eval(): 

    # load datasets 
    training_set = pd.read_csv('/Users/carl/Dropbox/Docs/Python/randomforest_balanced_train.csv', dtype=np.float32, header=None) 
    test_set = pd.read_csv('/Users/carl/Dropbox/Docs/Python/randomforest_balanced_test.csv', dtype=np.float32, header=None) 

    print('###########') 
    print(training_set.loc[:,1].dtype) # this prints float32 

    # load labels 
    training_labels = pd.read_csv('/Users/carl/Dropbox/Docs/Python/randomforest_balanced_train_class.csv', dtype=np.int32, names=LABEL, header=None) 
    test_labels = pd.read_csv('/Users/carl/Dropbox/Docs/Python/randomforest_balanced_test_class.csv', dtype=np.int32, names=LABEL, header=None) 

    # define the path where the model will be stored - default is current directory 
    model_dir = tempfile.mkdtemp() if not FLAGS.model_dir else FLAGS.model_dir 
    print('model directory = %s' % model_dir) 

    # build the random forest estimator 
    est = build_estimator(model_dir) 

    tf.cast(training_set, tf.float32) #error occurs with/without casts 
    tf.cast(test_set, tf.float32) 
    # train the forest to fit the training data 
    est.fit(x=training_set, y=training_labels) #this line throws the error 

Answer 1

あなたは間違った方法で使用しているtf.cast

tf.cast(training_set, tf.float32) #error occurs with/without casts 

があるべき

tf.castが ある

training_set = tf.cast(training_set, tf.float32) 

ないインプレース方式、それは他の操作と同様にテンソルフロー演算であり、割り当ておよび実行する必要があります。