TensorFlow Wide & Deep Learning 中遇到的bug

本文详细介绍了在使用TensorFlow实现Wide&Deep Learning过程中遇到的问题及解决方案,包括数据下载脚本在网络不可达情况下的调整,以及因数据格式错误导致的训练失败等问题。
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TensorFlow Wide & Deep Learning 中遇到的bug

主要是为了跑通Wide & Deep Learning。
环境:

  • VMware
  • ubuntu
  • python 3.5

1. data_download.py:

  • @1: 虚拟机中终端网络不通 :
 temp_file, _ = urllib.request.urlretrieve(url)

更改为:

temp_file = url # url为本地文件路径
DATA_URL = '/tmp/census_data/adult'
TRAINING_FILE = 'adult.data'
TRAINING_URL = '%s/%s' % (DATA_URL, TRAINING_FILE)
EVAL_FILE = 'adult.test'
EVAL_URL = '%s/%s' % (DATA_URL, EVAL_FILE)

2. wide_deep.py:

遇到的 bug ,  报错信息:

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Expect 15 fields but have 14 in record 0

这里写图片描述

原因:
- 数据格式问题,含有空格,丢失,分隔符不对等

这里写图片描述

处理

删除不合理的即可。

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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

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