Tensorflow：未能在MovieLens數據集上訓練寬和深的模型

基於寬而深的教程，我正嘗試使用MovieLens 1-M數據集創建一個類似的示例。Tensorflow：未能在MovieLens數據集上訓練寬和深的模型

到目前爲止，我想出了這個代碼enter link description here（GitHub的鏈路）

不幸的是，運行我的代碼時，它看起來像我的模式是不訓練：

INFO:tensorflow:Create CheckpointSaverHook. 
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 1 into /var/folders/jl/_c3j45x14cn1w17jxrxv8t8m0000gn/T/tmp9LPo3i/model.ckpt. 
INFO:tensorflow:loss = 0.726383, step = 1 
INFO:tensorflow:global_step/sec: 2.59595 
INFO:tensorflow:loss = 0.0, step = 101 (38.522 sec) 
INFO:tensorflow:global_step/sec: 2.93759 
INFO:tensorflow:loss = 0.0, step = 201 (34.042 sec) 
INFO:tensorflow:global_step/sec: 2.83506 
INFO:tensorflow:loss = 0.0, step = 301 (35.274 sec) 
...

從評價結果：

WARNING:tensorflow:Skipping summary for global_step, must be a float or np.float32. 
accuracy: 1.0 
accuracy/baseline_label_mean: 0.0 
accuracy/threshold_0.500000_mean: 1.0 
auc: 1.0 
global_step: 2000 
labels/actual_label_mean: 0.0 
labels/prediction_mean: 0.0 
...

是否有問題的特點im指定寬和/或深的模型或是否有我的代碼中的一般錯誤？

感謝您的幫助！

來源

2017-05-15 Chris M.

請將您直接提供給該文章的圖像中的內容寫入。 – Shibli

@Shibli更改了它 –

你的input_fn是不變的，並且返回的總是相同的例子，這就是爲什麼你看到損失快速到0，並留在那裏。

來源

2017-05-15 17:28:25

感謝您的回覆。我該如何改變input_fn以便它不總是返回相同的例子？我是否需要指定例如批量大小？ –

當前您的input_fn總是返回數據幀中的相同元素。嘗試使用[pandas_input_fn]（https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/tf/estimator/inputs/pandas_input_fn）或查看其實施。 –

Tensorflow：未能在MovieLens數據集上訓練寬和深的模型

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