我正在使用一个名为DataGenerator的 class ,它返回一个元组(data_array, label_array) ,代码如下: 这个 class 从.csv文件列表中使用,如下图所示: 每个文件都包含这样一列: 但是这些文件非常庞大,每一个都代表着每一个实例的数据。 问题是我不明白 ...
我正在使用一个名为DataGenerator的 class ,它返回一个元组(data_array, label_array) ,代码如下: 这个 class 从.csv文件列表中使用,如下图所示: 每个文件都包含这样一列: 但是这些文件非常庞大,每一个都代表着每一个实例的数据。 问题是我不明白 ...
假设我有一个具有多个输入特征和一个 output 的数据集。为了简单起见,假设 output 是二进制的。 要么是零,要么是一。 我想将此数据集拆分为k个部分,并使用 k 折交叉验证 model 来学习从输入特征到 output 的映射。 如果数据集不平衡,则 output 0和1的记录数之间的比率 ...
我想使用保存的 TFX 管道使用保存的 TFX 管道 object 生成预测,所以是这样的: 重要的是,我想在将输入传递给 model 进行推理之前对输入应用预处理管道(类似于 sklearn 管道)。 BulkInferrer似乎可以生成预测,我还找到了一个REST 示例,但我无法弄清楚这些选项 ...
问题 尝试在 脚步 BigQueryExampleGen设置 GCP 项目和交互式 TFX 上下文。 运行 BigqueryExampleGen。 得到错误。 数据 请参阅mlops-with-vertex-ai/01-dataset-management.ipynb为 CThe ...
我确实安装了 tfx 版本 1.2.1 Python:3.8.2 Tensorflow:2.5.2 pip:21.3.1 我使用窗口并通过 pip 安装了包。 我这样做时发生了错误: ...
赏金将在 6 天后到期。 这个问题的答案有资格获得+50声望奖励。 Juan Acevedo正在寻找这个问题的最新 ...