train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn( AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'estimator'
时间: 2024-10-13 10:10:31 浏览: 78
在TensorFlow 2.x版本中,`tf.estimator`模块已经被弃用,取而代之的是Keras API,它不再提供直接的`numpy_input_fn`函数。如果你想要创建输入函数以用于训练模型,你应该使用`tf.data.Dataset`配合`tf.keras.utils`中的`to_numpy()`方法。这里是一个简单的例子:
```python
import tensorflow as tf
def train_input_fn(x_data, y_data, batch_size, num_epochs=None):
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_data, y_data))
if num_epochs is None:
num_epochs = int(np.inf) # 如果不想设置固定周期,可以设置为无穷大
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(x_data), reshuffle_each_iteration=True)
dataset = dataset.repeat(num_epochs).batch(batch_size)
return dataset.batch(batch_size).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
# 使用示例
x_train = ... # 输入特征数据
y_train = ... # 输入标签数据
train_dataset = train_input_fn(x_train, y_train, batch_size=32)
```
在这个例子中,`train_input_fn`接受输入数据、标签数据、批次大小以及可选的迭代次数,然后生成了一个可以在Keras模型上使用的`tf.data.Dataset`。
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