優步路德維希：問題預測

Question

我決定再次與 Uber Ludwig 打交道。 我想使用 python API 來做一個簡單的演示，它學習在輸入數字上加 1。 我已經成功生產了一個model，但是在預測的時候出現了問題。 我在 CPU TensorFlow 上的 PopOS 19.10 上運行 github 的最新版本。 感謝您的任何幫助。

編輯：我也復制了 windows 上的問題。

錯誤如下

Traceback (most recent call last):
  File "predict.py", line 3, in <module>
    x = model.predict({"numberIn":[1]}, return_type='dict')
  File "/home/user/.local/lib/python3.7/site-packages/ludwig/api.py", line 914, in predict
    gpu_fraction=gpu_fraction,
  File "/home/user/.local/lib/python3.7/site-packages/ludwig/api.py", line 772, in _predict
    self.model_definition['preprocessing']
  File "/home/user/.local/lib/python3.7/site-packages/ludwig/data/preprocessing.py", line 159, in build_data
    preprocessing_parameters
  File "/home/user/.local/lib/python3.7/site-packages/ludwig/data/preprocessing.py", line 180, in handle_missing_values
    dataset_df[feature['name']] = dataset_df[feature['name']].fillna(
AttributeError: 'list' object has no attribute 'fillna'

這是我的預測腳本

from ludwig.api import LudwigModel
model = LudwigModel.load("/home/user/Documents/ludwig-test/plus1/results/api_experiment_run_0/model")
x = model.predict({"numberIn":[1]}, return_type='dict')
#x = model.predict({"numberIn":[1]}, return_type=<class 'dict'>) I tried this with no success
print(x)

這是我的訓練腳本的內容。

mydata = {"numberIn":[], "value":[]}

for x in range(10000):
    mydata["numberIn"].append(x)
    mydata["value"].append(x + 1)

from ludwig.api import LudwigModel
print("Imported Ludwig")
modelobject = LudwigModel(model_definition_file="modeldef.yaml")
stats = modelobject.train(data_dict=mydata)
modelobject.close()

型號def.yaml

input_features:
    -
        name: numberIn
        type: numerical

output_features:
    -
        name: value
        type: numerical

Answer 1

解決方案： predict function 的輸入參數不是位置的，在這種情況下需要指定data_dict 。 x = modelobject.predict(data_dict=mydictionary)