Tensorflow高级实践：自定义input_fn进行特征处理

在Tensorflow中，利用tf.contrib.learn模块构建输入函数是一项重要的实践技巧，特别是在处理大量、复杂特征的数据集时。这种方法使得代码更为整洁，能够有效地进行特征预处理和模型训练。本文将详细介绍如何使用`input_fn`自定义输入管道，以及其在实际业务中的应用。 首先，让我们回顾一下在基本的`tf.contrib.learn`框架中，我们通常如何处理数据。在训练神经网络时，例如在教程中，数据可以通过`load_csv_with_header`函数加载并直接传递给`.fit()`、`.evaluate()`和`.predict()`方法，如示例所示： ```python training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header(filename=IRIS_TRAINING, target_dtype=np.int, features_dtype=np.float32) test_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header(filename=IRIS_TEST, target_dtype=np.int, features_dtype=np.float32) classifier.fit(x=training_set.data, y=training_set.target, steps=2000) ``` 然而，这种做法并不适用于所有情况，特别是当特征需要复杂的预处理，如缺失值处理、数据标准化、特征转换等。此时，`input_fn`的作用就显得尤为重要。 `input_fn`是一个用户自定义的函数，它的结构通常包括以下几个关键部分： 1. **函数定义**： ```python def my_input_fn(): # 这里是预处理和数据加载的逻辑 ``` 2. **数据加载**： 在函数内部，你需要定义数据加载和解析的步骤。这可能包括读取文件、选择列、填充缺失值、转换数据类型等操作。 3. **创建迭代器**： 输入函数应返回一个`tf.data.Dataset`对象，它负责按批次处理数据并将其转换为模型所需的格式。这可能涉及到数据的batching（批量处理）和shuffle（随机化）。 4. **标签处理**： 如果你的数据包含标签，需要将它们从数据集中分离出来，并确保它们与输入数据匹配。 5. **数据产出**： 最后，`input_fn`通常返回一个字典，其中包含特征键值对和标签（如果有的话），格式如下： ```python { 'x': feature_tensor, # 输入特征 'y': label_tensor, # 可选：目标变量 'num_epochs': None, # 数据是否无限循环，None表示默认 'shuffle': True, # 是否在每个epoch开始时打乱数据 'batch_size': batch_size # 批量大小 } ``` 通过`input_fn`，你可以灵活地定制数据预处理流程，并将其与模型无缝集成。这在处理大规模、多样化特征集，以及需要实时调整数据处理策略的场景中尤其有用。理解并熟练运用`input_fn`是提高Tensorflow工作效率和代码可维护性的重要一步。