Umwandlung von Pandas Dataframe zu TensorFlow Tensor Objekt

Ich bin immer noch neu bei Python, Machine Learning und TensorFlow, aber tue mein Bestes, um direkt in den Kopf zu springen. Ich könnte trotzdem Hilfe benutzen.

Meine Daten befinden sich derzeit in einem Pandas Dataframe. Wie kann ich das in TensorFlow Objekt umwandeln? ich habe es versucht

dataVar_tensor = tf.constant(dataVar) depth_tensor = tf.constant(depth) 

Aber ich bekomme Fehler [15780 rows x 9 columns] - got shape [15780, 9], but wanted [] .

Ich bin mir sicher, das ist wohl eine einfache Frage, aber ich könnte die Hilfe wirklich nutzen.

Danke vielmals

Ps Ich laufe tensorflow 0.12 mit Anaconda Python 3.5 unter Windows 10

2 Solutions collect form web for “Umwandlung von Pandas Dataframe zu TensorFlow Tensor Objekt”

Ich glaube ich habe es! : D

Ich habe mein Pandas-Dataframe in ein Numpy-Array umgewandelt, das mit .as_matrix ()

Jetzt mit

 dataVar_tensor = tf.constant(dataVar, dtype = tf.float32, shape=[15780,9]) depth_tensor = tf.constant(depth, 'float32',shape=[15780,1]) 

Scheint zu funktionieren Ich kann nicht sagen, dass es definitiv ist, weil ich andere Hürden zu überwinden habe, um meinen Code zu bekommen, aber es ist hoffentlich ein Schritt in die richtige Richtung. Danke für deine Hilfe

Abgesehen davon, meine Versuche, das Tutorial zu bekommen, um an meinen eigenen Daten zu arbeiten, werden in meiner nächsten Frage fortgesetzt. TensorFlow Tutorial umwandeln, um mit meinen eigenen Daten zu arbeiten

Die folgenden Arbeiten basieren leicht auf numpy Array Eingabedaten:

 import tensorflow as tf import numpy as np a = np.array([1,2,3]) with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run() dataVar = tf.constant(a) print(dataVar.eval()) -> [1 2 3] 

Vergessen Sie nicht, die session zu starten und zu run() oder eval() Ihr Tensorobjekt, um seinen Inhalt zu sehen; Sonst wird es dir nur seine generische Beschreibung geben.

Ich vermute, dass, da sich Ihre Daten im DataFrame befinden, anstatt ein einfaches Array, müssen Sie mit dem Formparameter von tf.constant() experimentieren, den Sie derzeit nicht spezifizieren, um ihm zu helfen, die Dimensionalität des DataFrame zu verstehen und Beschäftigen sich mit ihren indizes, etc.

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