在张量流中使用估算器并使用 tf.estimator.inputs.numpy_input_function() 传递输入时，为要素和标签的输入创建的张量名称是什么 .
如果我打印出图表中所有占位符的名称，我会得到以下内容： name: "enqueue_input/Placeholder" name: "enqueue_input/Placeholder_1" name: "enqueue_input/Placeholder_2"
然而，这些张量的形状没有指定，所以我不知道哪个或为什么有3个而不是只有一个特征和一个标签张量 .
我意识到这个问题也在这里被问到：TensorFlow: What are the input nodes for tf.Estimator models
但没有人回答 .
1 回答
numpy_input_fn有两个重要参数：x和y.x是一个字典，它将要素列的名称与包含要素数据的数组相匹配 .y是一个数组，其中包含x中要素的标签 .例如，以下代码在值为0.5时将名为
x_coord的功能与Label 1相关联，在值为1.2时将Label 2与Label 2相关联：