はCで訓練されたモデルを見つけることができませんでした：\ユーザーは

Question

TULINC〜1 \のAppData \ローカル\一時\のtmpcpcforqvを\私は、このエラーに

を取得していますCで訓練モデルを見つけることができませんでした：\ユーザーはTULINCを\します〜1 \ AppData \ Local \ Temp \ tmpcpcforqvです。

私はモデルを評価するとき。コードはresults=estimator.evaluate(input_fn=input_fn_test)

どうすればよいですか？助けてもらえますか？モデルを見つける理由がないので、私はtempfile.mkdtemp()を使用しました。あなたはエラーについて考えてみませんか？

import tensorflow as tf 
import pandas as pd 
import tempfile 


tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) 
FEATURES = ["RowNumber","CustomerId","CreditScore","Age","Tenure","Balance", 
"NumOfProducts", "HasCrCard","IsActiveMember", "EstimatedSalary"] 
LABEL = 'Exited' 

df_train = pd.read_csv("Churn_Modelling.csv", skipinitialspace=True, 
header=0) 
df_test = pd.read_csv("Churn_Modelling.csv", skipinitialspace=True, 
header=0) 

train_label=df_train[LABEL] 
test_label = df_test[LABEL] 

def input_fn_train(): 
    x=tf.constant(df_train), 
    y=tf.constant(test_label) 
    return x, y 

def input_fn_test(): 
    x=tf.constant(df_test), 
    y=tf.constant(test_label) 
    return x, y 

df=df_train.select_dtypes(exclude=['object']) 
numeric_cols=df.columns 


df2=df_train.select_dtypes(include=['object']) 
categorical_cols=df2.columns 

model_dir = tempfile.mkdtemp() 
estimator= tf.contrib.learn.LinearEstimator(model_dir=model_dir, 
feature_columns=[numeric_cols,categorical_cols], 
head=tf.contrib.learn.poisson_regression_head()) 

#train model 
estimator.fit(input_fn=input_fn_train,steps=None, monitors=[]) 

#evaluate the model 
results=estimator.evaluate(input_fn=input_fn_test) 

print("model directory = %s" % model_dir) 
for key in sorted(results): 
    print("%s: %s" % (key, results[key])) 


pred=list(estimator.predict(input_fn=input_fn_test)) 

Answer 1

方法推定fit()、evaluate()とpredict()メソッドの仕事は、彼らがmodel_dirから保存されたモデルをロードしようとしています。そのため、見積もりを作成するときにはmodel_dirを指定します。 fit()は、保存されたモデルがなくても機能し、モデルを定期的に定義済みの間隔で保存します。 evaluate()とpredict()は、保存されたモデルが存在すると予想します。したがって、ディレクトリが利用可能であり、訓練されたモデルが含まれていることを確認する必要があります。

あなたのケースでは、steps=Noneがあるので、評価を試みる前にモデルが実際に訓練されて保存されていないことが期待されます。なぜステップをNoneに設定していますか？