WARNUNG: Tensorflow: Die TensorFlowDNNRegressor-Klasse ist veraltet. Bitte beachten Sie die Verwendung von DNNRegressor als Alternative

Gestern hatte ich Tensorflow von 0.8 auf Version 0.9 aktualisiert. Danach beobachte ich die folgende Warnung mit meinen Skflow-Modellen. Könnte mir bitte jemand sagen, was das bedeutet? Gibt es eine Möglichkeit, es zu beheben? Gibt es alternative Methoden, DNN Regressor mit Skflow zu modellieren?WARNUNG: Tensorflow: Die TensorFlowDNNRegressor-Klasse ist veraltet. Bitte beachten Sie die Verwendung von DNNRegressor als Alternative

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py:1197: VisibleDeprecationWarning: ein Array mit NDIM Umwandeln> in einem Fehler in der Zukunft result_shape.insert 0 zu einem Index führen (dim, 1)

ACHTUNG: tensorflow: TensorFlowDNNRegressor Klasse ist veraltet. Verwenden Sie DNNRegressor als Alternative.

Quelle

2016-06-10 Sundaravelpandian Singaravel

Dies ist nur eine Warnung, damit Ihr Modell gut trainiert. Skflow (oder TFLearn same thing) rät Ihnen, skflow.DNNRegressor statt skflow.TensorFlowDNNRegressor zu verwenden.

Hier sind die Argumente von DNNRegressor und die doc:

tf.contrib.learn.DNNClassifier.__init__(
    hidden_units, 
    feature_columns=None, 
    model_dir=None, 
    n_classes=2, 
    weight_column_name=None, 
    optimizer=None, 
    activation_fn=relu, 
    dropout=None, 
    config=None)

Doch nach this previous post, die neue Funktion Ich werde Sie funktioniert noch nicht so raten, jetzt mit dem alten zu bleiben!

Quelle

2016-06-11 07:41:12

@OliverMoindrot: Vielen Dank für Ihre Antwort und beraten! –

@OliverMoindrot: Nur eine kleine Frage, definieren diese Änderungen hauptsächlich die Namen der Klassen neu? Oder gibt es Verbesserungen am Wrapper? Werden die Hyperparameter, die in meinen alten Modellen definiert sind, auch gut sein? Muss ich das Modell erneut tunen? –

Ich weiß nicht viel über skflow/tflearn, und die Dokumentation ist nicht sehr klar. Aber ich glaube, das ist nicht nur Umbenennen, die neue Funktion wird besser sein. Wenn Sie jedoch die gleichen Hyperparameter beibehalten, sollten Sie dieselben Ergebnisse sehen. –

WARNUNG: Tensorflow: Die TensorFlowDNNRegressor-Klasse ist veraltet. Bitte beachten Sie die Verwendung von DNNRegressor als Alternative

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