Feature_column 형식의 모델 predict

[백창현]

ds와 val_ds로 나누어 model을 학습시키는데까지는 성공했습니다. 그런데 feature_column형식의 모델은 predict를 할때 어떤 input으로 넣어야 하는지를 모르겠습니다

predict_person=({'PassengerId': 600, 'Pclass': 3, 'Name': "person", 'Sex': "male", 'Age': float(23), 'SibSp': 1, 'Parch': 2, 'Ticket': "373450", 'Fare': float(30.0), 'Embarked': "S"}) 이런식으로도. 넣어보고  list형태로도 넣어보고 해도 

model.predict(predict_person) 을 하면 오류가 발생합니다. 예측을 할때 어떤 형태로 데이터를 집어넣어야 되는지 알려주세요 .

[codingapple]

predict() 할 때도 훈련 데이터셋이랑 동일하게 전처리해서 입력하면 됩니다 

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(data), labels)) 훈련용 데이터셋은 이렇게 한 것같은데 유사하게 전처리하고 model.predict(ds.batch(32))  해서 넣으면 됩니다 

[이주석]

강의를 그대로 colab 에서 진행했습니다. 

model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.DenseFeatures(feature_columns),    #feature column 용 모델만들기                            
  tf.keras.layers.Dense(128, activation = 'relu'),  
  tf.keras.layers.Dense(64, activation = 'relu'),  
  tf.keras.layers.Dropout( 0.2),  
  tf.keras.layers.Dense(1, activation = 'sigmoid'),                             
])

model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['acc'])

ds_batch = ds.batch(32)

model.fit(ds_batch, shuffle=True, epochs = 10 )을 수행하다보니

ValueError Traceback (most recent call last)

<ipython-input-24-407894e3ec07> in <module>()
11 ds_batch = ds.batch(32)
12
---> 13 model.fit(ds_batch, validation_split = 0.2, shuffle=True, epochs = 10 )

value error 가 있습니다. 

ValueError: validation_split is only supported for Tensors or NumPy arrays, found following types in the input: [<class 'tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.BatchDataset'>]

어떻게 해결해야할까요?

 

 

 

[codingapple]

validation_split 은 tensor아니면 numpy array에만 적용가능하다는 에러같군요 빼도록 합시다 

[글쓴이]

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