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Conversión de marco de datos de Pandas a objeto de tensor TensorFlow

Todavía soy nuevo en Python, Machine Learning y TensorFlow, pero estoy haciendo todo lo posible para saltar de cabeza. Aunque me vendría bien un poco de ayuda.

Mis datos se encuentran actualmente en un marco de datos de Pandas. ¿Cómo puedo convertir esto en un objeto TensorFlow? He intentado

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

Pero recibo errores [15780 rows x 9 columns] - got shape [15780, 9], but wanted [] .

Estoy seguro de que esta es probablemente una pregunta sencilla, pero realmente me vendría bien la ayuda.

Muchas gracias

PD. Estoy ejecutando tensorflow 0.12 con Anaconda Python 3.5 en Windows 10

over 4 years ago · Santiago Trujillo
3 Respuestas
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Aquí hay una solución que encontré que funciona en Google Colab:

 import pandas as pd import tensorflow as tf #Read the file to a pandas object data=pd.read_csv('filedir') #convert the pandas object to a tensor data=tf.convert_to_tensor(data) type(data)

Esto imprimirá algo como:

 tensorflow.python.framework.ops.Tensor
over 4 years ago · Santiago Trujillo Denunciar

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He convertido mi marco de datos de Pandas en una matriz Numpy usando df.values

Ahora, usando

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

parece funcionar. No puedo decir que lo haga definitivamente porque tengo otros obstáculos que superar para que mi código funcione, pero espero que sea un paso en la dirección correcta. Gracias por toda tu ayuda

Aparte, mis intentos de hacer que el tutorial funcione con mis propios datos continúan en mi próxima pregunta Cómo convertir el tutorial de TensorFlow para que funcione con mis propios datos

over 4 years ago · Santiago Trujillo Denunciar

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Lo siguiente funciona fácilmente en función de los datos de entrada de matriz numpy :

 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]

No olvide iniciar la session y run() o eval() su objeto tensor para ver su contenido; de lo contrario, solo le dará su descripción genérica.

Sospecho que dado que sus datos están en DataFrame en lugar de una simple matriz, necesita experimentar con el parámetro de shape de tf.constant() , que actualmente no está especificando, para ayudarlo a comprender la dimensionalidad de DataFrame y tratar con sus índices, etc.?

over 4 years ago · Santiago Trujillo Denunciar
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