私はCNTKで遊んでいて、そのモデルがnumpy配列を使ってしか練習できないことを知っています。これは正しいです？Dataframes、csv、CNTK
これは、画像認識のための理にかなっているなど
はどのようにロジスティック回帰を訓練できる形式に（パンダを使用してデータフレームとして読み込み）私のきちんとしたデータセットを回すでしょうか？私はnumpyの配列
np.genfromtxt(“My.csv",delimiter=',' , dtype=float)
にそれを読むことを試みていると私はまた
np.array.MyVeriable.astype('float32')
で変数をラップすることを試みた。しかし、私は、私はモデルを養うことができるようにしたい結果を得ることはありません。
また、チュートリアルでCNTKの表形式のデータフレームでMLを実行する方法については何も見つかりません。
サポートされていませんか？
CNTK 104は、pandas dataframesとnumpyの使い方を示しています。
CNTK 106BあなたはCSVファイルを使用してデータを読み取ることができるかを示しています。これらのリンクのための
感謝。これは、必要に応じてどのように私は動作するように見えたCSVの読み込み終わったが、サヤン修正してくださいされています
def generate_data_from_csv():
# try to find the data file local. If it doesn't report "file does not exists" if it does report "using loacl file"
data_path = os.path.join("MyPath")
csv_file = os.path.join(data_path, "My.csv")
if not os.path.exists(data_path):
os.makedirs(data_path)
if not os.path.exists(data_file):
print("file does not exists")
else:
print("using loacl file")
df = pd.read_csv(csy_file, usecols = ["predictor1", "predictor2",
"predictor3", "predictor4", "dependent_variable"], dtype=np.float32)
return df
をその後、私はtraining_data
training_data = generate_data_from_csv()
ように、そのデータフレームを保存した私は、numpyのにそのデータフレームを回しました
：training_features = np.asarray(training_data[[["predictor1",
"predictor2", "predictor3", "predictor4",]], dtype = "float32")
training_labels = np.asarray(training_data[["dependent_variable"]],
dtype="float32")
私はこのコードを使用したモデルを訓練するために、次のように配列