tensorflow：铸造<D型：“Int64的”>标签为bool

我运行wide and deep tutorial代码，并没有改变我的错误：tensorflow：铸造<D型：“Int64的”>标签为bool

WARNING:tensorflow:Casting <dtype: 'int64'> labels to bool.

我的问题是：这是什么意思，以及如何做到这一点在我想要预测超过2种可能的结果的其他模型中是否有效？

这个错误出现在一个情况/教程中，其中的预测非常适合布尔型，是/否情况。但是，如果我有三个可能的值的标签，我认为这个布尔转换会杀死我的结果吗？

这个警告的起源是什么，以及如何避免它，所以我可以训练一个网络超过2个可能的结果？

来源

2017-07-02 Rikard

我在使用DNNClassifier时遇到了完全相同的错误。为了解决它，我需要指定n_classes参数到您的目标中的类的数量。

n_classes参数用于指定目标中有多少个类。默认情况下，它假定目标中只有两个类，因此它将目标值转换为布尔值。 https://www.tensorflow.org/tutorials/wide

然而，在我的情况下，问题是定义在本教程的input_fn标签张量：

m = tf.contrib.learn.DNNClassifier(
     model_dir=model_dir, 
     n_classes=10, # <--------- 
     feature_columns=deep_columns, 
     hidden_units=[400,50], 
     optimizer=tf.train.ProximalAdagradOptimizer(
      learning_rate=0.001, 
      l1_regularization_strength=0.001 
     ))

来源

2017-07-05 04:34:58

你能解释更多的是什么'这个问题n_classes'变化？ – Rikard

n_classes参数用于指定目标中有多少个类。默认情况下，它假定目标中只有两个类，因此它将目标值转换为布尔值。 –

我在本教程中使用tf.contrib.learn.LinearClassifier时遇到这个错误。此前，就出现如下：

df[LABEL_COLUMN] = (df["income_bracket"].apply(lambda x: ">50K" in x)).astype(int)

此修复程序是将类型更改为布尔：

df[LABEL_COLUMN] = (df["income_bracket"].apply(lambda x: ">50K" in x)).astype(bool)

来源

2017-08-04 23:18:17 aec

tensorflow：铸造<D型：“Int64的”>标签为bool

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