python生成宽度学习网络代码
时间: 2023-08-11 15:04:18 浏览: 45
以下是使用TensorFlow实现宽度学习网络的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
# 定义输入特征
feat_col = [tf.feature_column.numeric_column(key='feat1'),
tf.feature_column.numeric_column(key='feat2'),
tf.feature_column.numeric_column(key='feat3')]
# 定义宽层
wide = tf.feature_column.crossed_column(keys=feat_col, hash_bucket_size=1000)
# 定义模型
model = tf.estimator.LinearClassifier(feature_columns=feat_col + [wide], model_dir='model_dir')
# 训练模型
train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(x={'feat1': train_feat1, 'feat2': train_feat2, 'feat3': train_feat3},
y=train_label, num_epochs=None, shuffle=True)
model.train(input_fn=train_input_fn, steps=1000)
# 预测
test_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(x={'feat1': test_feat1, 'feat2': test_feat2, 'feat3': test_feat3},
y=None, num_epochs=1, shuffle=False)
pred = model.predict(input_fn=test_input_fn)
```
以上代码中,我们首先定义了输入特征feat_col,然后使用tf.feature_column.crossed_column()函数定义了宽层wide。接着,我们使用tf.estimator.LinearClassifier()函数定义了一个线性分类器模型,将输入特征和宽层作为参数传递给该函数。最后,我们使用训练数据训练模型,使用测试数据进行预测。