tf.contrib.learnクイックスタート：修正float64警告

Question

投稿されたチュートリアルを通してTensorFlowを使い始めました。

私はLinux CPU python2.7バージョン0.10.0をFedora 23（23個）上で実行しています。

次のコードに従って、tf.contrib.learnクイックスタートチュートリアルを試しています。コード実行

from __future__ import absolute_import 
from __future__ import division 
from __future__ import print_function 

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

# Data sets 
IRIS_TRAINING = "IRIS_data/iris_training.csv" 
IRIS_TEST = "IRIS_data/iris_test.csv" 

# Load datasets. 
training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv(filename=IRIS_TRAINING, 
                target_dtype=np.int) 
test_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv(filename=IRIS_TEST, 
               target_dtype=np.int) 

# Specify that all features have real-value data 
feature_columns = [tf.contrib.layers.real_valued_column("", dimension=4)] 

# Build 3 layer DNN with 10, 20, 10 units respectively. 
classifier = tf.contrib.learn.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns, 
             hidden_units=[10, 20, 10], 
             n_classes=3, 
             model_dir="/tmp/iris_model") 

# Fit model. 
classifier.fit(x=training_set.data, 
      y=training_set.target, 
      steps=2000) 

# Evaluate accuracy. 
accuracy_score = classifier.evaluate(x=test_set.data, 
           y=test_set.target)["accuracy"] 
print('Accuracy: {0:f}'.format(accuracy_score)) 

# Classify two new flower samples. 
new_samples = np.array(
[[6.4, 3.2, 4.5, 1.5], [5.8, 3.1, 5.0, 1.7]], dtype=float) 
y = classifier.predict(new_samples) 
print('Predictions: {}'.format(str(y))) 

https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/tutorials/tflearn/index.html#tf-contrib-learn-quickstart

、しかしのfloat64警告を与えます。例えば：

$ python confErr.py 
WARNING:tensorflow:load_csv (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.base) is deprecated and will be removed after 2016-09-15. 
Instructions for updating: 
Please use load_csv_{with|without}_header instead. 
WARNING:tensorflow:load_csv (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.base) is deprecated and will be removed after 2016-09-15. 
Instructions for updating: 
Please use load_csv_{with|without}_header instead. 
WARNING:tensorflow:Using default config. 
WARNING:tensorflow:float64 is not supported by many models, consider casting to float32. 
WARNING:tensorflow:Setting feature info to TensorSignature(dtype=tf.float64, shape=TensorShape([Dimension(None), Dimension(4)]), is_sparse=False) 
WARNING:tensorflow:Setting targets info to TensorSignature(dtype=tf.int64, shape=TensorShape([Dimension(None)]), is_sparse=False) 
WARNING:tensorflow:float64 is not supported by many models, consider casting to float32. 
WARNING:tensorflow:Given features: Tensor("input:0", shape=(?, 4), dtype=float64), required signatures: TensorSignature(dtype=tf.float64, shape=TensorShape([Dimension(None), Dimension(4)]), is_sparse=False). 
WARNING:tensorflow:Given targets: Tensor("output:0", shape=(?,), dtype=int64), required signatures: TensorSignature(dtype=tf.int64, shape=TensorShape([Dimension(None)]), is_sparse=False). 
Accuracy: 0.966667 
WARNING:tensorflow:float64 is not supported by many models, consider casting to float32. 
Predictions: [1 1] 

注：と 'load_csv（）を' 取り替える '（load_csv_with_header）は、' 正しい予測を生成します。 float64警告が残っています。

training_set、test_set、およびnew_samplesのdtype（np.int32; np.float32; tf.int32; tf.float32）を明示的にリストしてみました。

私としてもfeature_columnsを「キャスト」試してみました：のfloat64に問題は開発の問題を知られているが、いくつかの回避策がある場合、私は思ったんだけど

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

？

Answer 1

私は開発チームからGit-hubを通じてこの回答を受けました。

こんにちは@qweelar、float64の警告は、コミットb6813bdで修正されたload_csv_with_header関数のバグが原因です。この修正は、TensorFlowリリース0.10ではなく、次のリリースにあるはずです。

一方、tf.contrib.learnクイックスタートの目的で、float64警告は無視しても問題ありません。

（注記：他の非推奨の警告に関しては、私はload_csv_with_headerを使用するために、チュートリアルのコードを更新され、それが所定の位置にいたときに、この問題を更新します。）