KeyError trotz vorhandener Spaltenüberschrift?

Question

Ich versuche einen linearen Regressor mit Tensorflow zu trainieren.

Die Anpassung funktioniert einwandfrei, wenn ich den Lerner instanziiere, indem die reellwertigen Spalten automatisch ermittelt werden.

auto_feature_columns = 
    tf.contrib.learn.infer_real_valued_columns_from_input(
     training_examples) 
linear_regressor = tf.contrib.learn.LinearRegressor(
    feature_columns=auto_feature_columns, 
    optimizer=tf.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.002), 
    gradient_clip_norm=3.14 
) 

Allerdings bekomme ich KeyErrors (für alle drei Spalten), wenn ich versuche, manuell die Spalten angeben:

linear_regressor = tf.contrib.learn.LinearRegressor(
    feature_columns=[ 
     tf.contrib.layers.real_valued_column('tailLength'), 
     tf.contrib.layers.real_valued_column('whiskerLength'), 
     tf.contrib.layers.real_valued_column('playfulness') 
    ], 
    optimizer=tf.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.002), 
    gradient_clip_norm=3.14 
) 

Das ungerade ist, da bin ich sicher, dass diese 3 Merkmale meiner Trainingsdaten .

Answer 1

passiert der KeyError, wenn Sie versuchen, den Schätzer anzupassen?

Wenn ja, sollten Sie vielleicht eine Eingabefunktion verwenden, Feature Manipulation erlaubt, die feature_columns und Etikett mit den Schlüsseln zurückgibt, wie in https://www.tensorflow.org/tutorials/input_fn/

hatte ich den gleichen Fehler, wenn estimator.fit (x verwenden, y) ...

Prost,

Rafael.