KeyError异常在Tensorflow致电时预测的训练模型

我培养了LinearRegressor有两个特点：X，Y和标签：LKeyError异常在Tensorflow致电时预测的训练模型

def train_input_fn(): 
    x = [1,2,3,4] 
    y = [2,3,4,5] 
    feature_cols = tf.constant(x) 
    labels = tf.constant(y) 
    return feature_cols, labels  

x = tf.contrib.layers.real_valued_column("x") 
y = tf.contrib.layers.real_valued_column("y")  
m = tf.contrib.learn.LinearRegressor(feature_columns=[ x,y], 
             model_dir=model_dir) 
m.fit(input_fn=train_input_fn, steps=100)

训练结束后我想从两个新值

new_sample = np.array([20,20]) 
m.predict(new_sample)

预测

但打电话时预测

File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/contrib/layers/python/layers/feature_column.py", line 870, in insert_transformed_feature 
input_tensor = columns_to_tensors[self.name] 
KeyError: 'x'

有谁知道为什么我得到抠像我收到此错误信息ROR？

来源

2016-09-25 Niclas

嗨尼克拉斯，你是如何解决这个问题？我有和你一样的错误。并且，pred = self.model.predict_proba（input_fn = lambda：self.input_fn（data）），它的工作原理。但是，当我使用X作为输入时，它不起作用。 – user48135

Hi @ user48135我用下面接受的答案解决了它 – Niclas

试试这个：

my_feature_columns = [tf.contrib.layers.real_valued_column("", dimension=2)] 
m = tf.contrib.learn.LinearRegressor(feature_columns=my_feature_columns, 
            model_dir=model_dir) 
m.fit(input_fn=train_input_fn, steps=100)

来源

2017-05-03 17:35:57

我不是Tensorflow专家，但这个工作对我来说：

new_sample = np.array([20,20],dtype='float32') 
empty_y = np.zeros(len(new_sample),dtype='float32') 
prediction_x = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x":new_sample},empty_y, batch_size=45, num_epochs=100) 
forecast = list(estimator.predict(input_fn=prediction_x,as_iterable=False))

来源

2017-03-29 22:12:00

KeyError异常在Tensorflow致电时预测的训练模型

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