Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.
Switch to English

tf.feature_column.numeric_column

TensorFlow 1 versi Lihat sumber di GitHub

Merupakan fitur nyata dihargai atau numerik.

Digunakan di notebook

Digunakan dalam panduan Digunakan dalam tutorial

Contoh:

 price = numeric_column('price')
columns = [price, ...]
features = tf.io.parse_example(..., features=make_parse_example_spec(columns))
dense_tensor = input_layer(features, columns)

# or
bucketized_price = bucketized_column(price, boundaries=[...])
columns = [bucketized_price, ...]
features = tf.io.parse_example(..., features=make_parse_example_spec(columns))
linear_prediction = linear_model(features, columns)
 

key Sebuah string unik mengidentifikasi fitur masukan. Hal ini digunakan sebagai nama kolom dan kunci kamus untuk fitur parsing konfigurasi, fitur Tensor objek, dan fitur kolom.
shape Sebuah iterable bilangan bulat menentukan bentuk Tensor . Integer dapat diberikan yang berarti dimensi tunggal Tensor dengan lebar diberikan. The Tensor mewakili kolom akan memiliki bentuk [batch_size] + shape .
default_value Sebuah nilai tunggal yang kompatibel dengan dtype atau iterable nilai kompatibel dengan dtype yang kolom mengambil selama tf.Example parsing jika data hilang. Nilai default None akan menyebabkan tf.io.parse_example gagal jika contoh tidak mengandung kolom ini. Jika nilai tunggal disediakan, nilai yang sama akan diterapkan sebagai nilai default untuk setiap item. Jika iterable dari nilai-nilai yang disediakan, bentuk default_value harus sama dengan yang diberikan shape .
dtype mendefinisikan jenis nilai. Nilai default adalah tf.float32 . Harus, real integer atau floating jenis titik non-dikuantisasi.
normalizer_fn Jika tidak None , fungsi yang dapat digunakan untuk menormalkan nilai tensor setelah default_value diterapkan untuk parsing. Fungsi Normalizer mengambil input Tensor sebagai argumen, dan mengembalikan output Tensor . (Misalnya lambda x: (x - 3.0) / 4.2). Harap dicatat bahwa meskipun kasus penggunaan yang paling umum dari fungsi ini adalah normalisasi, dapat digunakan untuk setiap jenis transformasi Tensorflow.

Sebuah NumericColumn .

TypeError jika ada dimensi dalam bentuk tidak int
ValueError jika ada dimensi dalam bentuk tidak bilangan bulat positif
TypeError jika default_value adalah iterable tetapi tidak kompatibel dengan shape
TypeError jika default_value tidak kompatibel dengan dtype .
ValueError jika dtype tidak dikonversi ke tf.float32 .