如何為tensorflow建模數據？

Question

我有以下形式的數據：

A   B   C   D   E   F   G
1   0   0   1   0   0   1
1   0   0   1   0   0   1
1   0   0   1   0   1   0
1   0   1   0   1   0   0
...               
1   0   1   0   1   0   0
0   1   1   0   0   0   1
0   1   1   0   0   0   1
0   1   0   1   1   0   0
0   1   0   1   1   0   0

A,B,C,D是我的輸入， E,F,G是我的輸出。 我使用TensorFlow在Python中編寫了以下代碼：

from __future__ import print_function
#from random import randint

import numpy as np
import tflearn
import pandas as pd


data,labels =tflearn.data_utils.load_csv('dummy_data.csv',target_column=-1,categorical_labels=False, n_classes=None)

 print(data)
 # Build neural network
 net = tflearn.input_data(shape=[None, 4])
 net = tflearn.fully_connected(net, 8)
 net = tflearn.fully_connected(net, 8)
 net = tflearn.fully_connected(net, 3, activation='softmax')
 net = tflearn.regression(net)

 # Define model
 model = tflearn.DNN(net)
 #Start training (apply gradient descent algorithm)
 data_to_array = np.asarray(data)
 print(data_to_array.shape)
 #data_to_array= data_to_array.reshape(6,9)
 print(data_to_array.shape)
 model.fit(data_to_array, labels, n_epoch=10, batch_size=3, show_metric=True)

我收到的錯誤是：

ValueError：無法為'InputData/X:0'提供形狀值(3, 6) ，其形狀為'(?, 4)'

我猜這是因為我的輸入數據有7列（0 ... 6），但我希望輸入層只將前四列作為輸入，並預測數據中的最后3列作為輸出。 我該如何建模呢？

Answer 1

如果數據采用numpy格式，則前4列采用簡單切片：

data[:,0:4]

:表示“所有行”， 0:4是值0,1,2,3的范圍，前4列。

如果數據不是numpy格式，只需將其轉換為numpy格式，以便您可以輕松切片。

這是關於numpy切片的相關文章： Numpy - 從數組中切割2d行或列向量