Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.
Switch to English

tf.feature_column.numeric_column

TensorFlow 1 wersja Zobacz źródło na GitHub

Reprezentuje wartościach rzeczywistych lub numeryczne funkcje.

Stosowany w notebookach

Używany w przewodniku Używany w samouczków

Przykład:

 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 Unikalny ciąg identyfikujący funkcję wejścia. Jest on używany jako nazwa kolumny i klucz słowniku Wyróżnienie parsowania configs, wyposażone Tensor obiektów oraz kolumny funkcję.
shape Iterable z liczb określa kształt Tensor . Całkowita może być podane co oznacza jeden wymiar Tensor o danej szerokości. Tensor reprezentujący kolumna ma kształt batch_size] + [ shape .
default_value Pojedyncza wartość zgodną z dtype lub iterable wartości zgodnych z dtype której kolumna przybiera podczas tf.Example parsowania jeśli brakuje danych. Wartość domyślna None spowoduje tf.io.parse_example na niepowodzenie, jeśli przykład nie zawiera tę kolumnę. Jeśli pojedyncza wartość jest ta sama wartość zostanie zastosowana jako wartość domyślna dla każdego elementu. Jeśli iterable wartości jest warunkiem, kształt default_value powinna być równa danego shape .
dtype określa typ wartości. Wartość domyślna to tf.float32 . Musi być non-krokowe, prawdziwe całkowitą lub pływające typu punkt.
normalizer_fn Jeśli nie None , funkcja, która może być użyta do normalizacji wartości tensora po default_value jest stosowany do analizowania. Funkcja normalizer zajmuje wejście Tensor jako argument i zwraca wyjście Tensor . (Przykład N x (x - 3,0) / 4,2). Należy pamiętać, że chociaż najczęstsze zastosowanie tej funkcji jest normalizacja, to może być wykorzystywane do wszelkiego rodzaju przekształceń Tensorflow.

NumericColumn .

TypeError jeśli każdy wymiar w kształcie nie jest int
ValueError jeżeli wymiar w formie nie jest dodatnia
TypeError jeśli default_value jest iterable, ale nie jest kompatybilny z shape
TypeError jeśli default_value nie jest kompatybilny z dtype .
ValueError jeśli dtype nie jest wymienialny na tf.float32 .