Tensorflow高级实践：自定义input_fn进行特征预处理

在TensorFlow中，利用tf.contrib.learn模块进行深度学习时，建立输入函数（input_fn）是处理复杂特征和进行数据预处理的关键步骤。在实际业务场景中，由于特征可能包含大量、多样且可能存在各种问题，如缺失值、噪声、不同类型和大小不一等，预先清洗和整理特征变得至关重要。为了保持代码简洁和易于维护，我们可以将预处理逻辑封装在一个单独的函数中，这个函数就是input_fn。 `input_fn`的作用是创建一个定制化的数据输入管道，它接受数据并将其转换为模型所需的格式。当使用tf.contrib.learn中的方法，如`.fit()`、`.evaluate()`和`.predict()`时，可以直接传递这个函数，使得模型能够自动处理预处理后的数据。 在使用`input_fn`时，通常的步骤包括： 1. 数据加载：首先，从外部源（如CSV文件）加载特征和标签数据，如示例中的`load_csv_with_header`函数，将数据类型转换为模型所需的格式。 2. 数据预处理：在`input_fn`内部实现数据清洗、转换、填充缺失值、标准化或编码等操作。这部分可以根据具体业务需求灵活编写，例如处理类别变量、归一化数值特征等。 3. 数据产出：函数返回一个字典，其中键对应特征列，值为处理后的张量（Tensor），以及标签（如果有的话）。这个字典的结构通常是`{feature_column_1: Tensor, feature_column_2: Tensor, ...}`。 4. 调用模型方法：最后，将`input_fn`作为参数传递给`.fit()`、`.evaluate()`或`.predict()`，模型根据这些预处理的数据进行训练、评估或预测。 例如，一个简单的`input_fn`可能如下所示： ```python def my_input_fn(): # 加载和预处理数据 features, labels = load_and_preprocess_data() # 创建特征和标签的张量映射 feature_columns = ... # 根据需要定义特征列 feature_tensors = {fc.name: tf.constant(value) for fc, value in zip(feature_columns, features)} label_tensor = tf.constant(labels) # 返回数据和标签 return feature_tensors, label_tensor ``` `input_fn`是TensorFlow中处理复杂数据输入的关键组成部分，它允许开发者集中管理预处理逻辑，使模型训练更加高效且易于维护。理解并熟练使用`input_fn`能够显著提升在实际业务场景下机器学习模型的开发效率。