为什么TensorFlow LinearRegressor预测的数字太大？

在一个简单的例子中，我尝试使用TensorFlow LinearRegressor，但结果不正确。有什么建议么？为什么TensorFlow LinearRegressor预测的数字太大？

import tensorflow as tf 
import numpy as np 
x_data =np.array([ 44.57, 42.71, 119.25, 40.83, 46.87, 71.44, 
113.5, 39.83, 39.48, 
77.3, 53.32 , 21.68 , 113.55 , 40.1 , 77.39 , 46.01 , 
35.42 , 93.81, 
84.71, 51.7 , 73.57, 102.21 , 98.05 , 99.53 , 
98.65 , 50.1, 108.4, 
62.06, 48.34 , 71.45 , 53.21 , 72.57 , 48.14 , 
71.32 , 41.01 , 96.71, 
112.09, 54.87 , 63.17 , 44.95]) 
y_data= np.array([ 127.42 , 121.09 , 294.53, 96.73, 125.04, 195.08, 
287.84, 106.97, 107.94, 
204.45, 116.09 , 57.64 , 296.82 , 123.5 , 180.11 , 116.81 , 
96.73 ,233.71, 
237.07, 130. , 182.61 , 260.22, 238.86 , 238.02 , 
248.05, 101.41, 269.69, 
156.43 , 121.27 , 172.64 , 139.62 , 203.87 , 134.78 , 
176.24 , 106.22 , 252.93, 
282.96 ,141.95 ,161. , 123.42]) 

features = [tf.contrib.layers.real_valued_column("x", dimension=1)] 
estimator = tf.contrib.learn.LinearRegressor(feature_columns=features, 
    model_dir='./linear_estimator') 
input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x":x_data}, y_data, 
    num_epochs=1000) 
estimator.fit(input_fn=input_fn, steps=2000) 
np.asarray([i for i in estimator.predict(x={'x': x_data})])

结果是

阵列（[1539.31665039，1476.55419922，4059.26489258，1413.11694336， 1616.92626953，2445.9987793，3865.2409668，1379.37365723， 1367.56335449，2643.734375，1834.57043457，766.93310547， 3866.92822266，1388.48425293，2646.77124023， 1587.90698242， 1230.56567383，3200.83569336，2893.77197266，1779.90625， 2517.87182617，3484.27929688，3343.9074707，3393.84741211， 3364.15332031，1725.91699219，3693.15039062，2129.48681641， 1666.52893066，2446.3359375，1830.85864258，2484.12866211， 1659.78015137，2441.94946289，1419.19055176，3298.69140625， 3817.6628418，1886.87243652，2166.94165039，1552.13916016]，D型细胞= FLOAT32）

来源

2017-04-17 Gerhard

尝试在input_fn – ma3oun

这个工作对我来说很好用给定的代码中使用“=的batch_size 1”和“num_epochs = 10”。我获得[114.96195221 110.31800079 301.4190979，...]，这并不完美，但至少是正确的数量级。您使用哪个TensorFlow版本？ – ml4294

考虑ml4294的评论，请尝试删除您的model_dir并再次运行您的脚本。这将清理以前的培训课程。 – ma3oun

现在它的工作原理。

我删除导出目录，并有新的1.1.0版本。

感谢您的所有答案。

来源

2017-04-22 09:46:21 Gerhard

为什么TensorFlow LinearRegressor预测的数字太大？

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