使用Python如何使用Estimators使用Tensorflow检查泰坦尼克数据集？

概述

TensorFlow是一种开源软件库，可轻松创建人工智能（AI）应用程序。它包括一套工具，用于创建深度学习模型。在此之上，TensorFlow还有一个API集合，称之为Estimators，用于简化训练模型的过程。Estimators不仅简化了模型训练过程，还提供了上层抽象，用于处理诸如异步训练和分布式训练之类的低级细节。

在这篇文章中，我们将演示如何使用Python和TensorFlow来使用Estimators检查泰坦尼克数据集。

更多Python文章，请阅读：Python 教程

实现步骤

步骤一：导入所需库

在开始代码编写之前，我们需要指定所有所需的库。在这个例子中，我们将使用NumPy，Pandas和TensorFlow。

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf

步骤二：读取数据

在这一步中，我们使用Pandas库读取数据并存储在数据帧中。

df_train = pd.read_csv('train.csv')
df_test = pd.read_csv('test.csv')

步骤三：数据预处理

在这一步中，我们将对数据进行预处理。首先，我们需要删除无用的列，例如“Name”、“Ticket”和“Cabin”。然后，我们需要将类别变量转换为数字。最后，我们需要执行缺失值填充。

# 删除无用的列
df_train.drop(['Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)
df_test.drop(['Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)

# 将Sex变量转换为数字
df_train['Sex'] = pd.factorize(df_train['Sex'])[0]
df_test['Sex'] = pd.factorize(df_test['Sex'])[0]

# 将Embarked变量转换为数字并填充缺失值
df_train['Embarked'] = pd.factorize(df_train['Embarked'])[0]
df_test['Embarked'] = pd.factorize(df_test['Embarked'])[0]
df_train['Embarked'].fillna(df_train['Embarked'].mode()[0], inplace=True)

步骤四：设置特征列

此步骤中，我们将创建特征列用于训练和评估模型。对于这个例子中我们需要使用的数据集，特征列可以是数值和逻辑特征列。

# 为训练集和测试集分配特征列
feature_columns = []

# 数值特征列
passengers = tf.feature_column.numeric_column('PassengerId')
feature_columns.append(passengers)
ages = tf.feature_column.numeric_column('Age')
feature_columns.append(ages)
fares = tf.feature_column.numeric_column('Fare')
feature_columns.append(fares)
sibsp = tf.feature_column.numeric_column('SibSp')
feature_columns.append(sibsp)
parch = tf.feature_column.numeric_column('Parch')
feature_columns.append(parch)

# 逻辑特征列
sex = tf.feature_column.categorical_column_with_identity('Sex', num_buckets=2)
feature_columns.append(tf.feature_column.indicator_column(sex))
pclass = tf.feature_column.categorical_column_with_identity('Pclass', num_buckets=4)
feature_columns.append(tf.feature_column.indicator_column(pclass))
embarked = tf.feature_column.categorical_column_with_identity('Embarked', num_buckets=4)
feature_columns.append(tf.feature_column.indicator_column(embarked))

步骤五：设置输入函数

输入函数用于将文件中的数据转换为TensorFlow中的张量。通常情况下，在这个函数中我们还需要执行一些预处理操作。

def input_fn(df, epochs=10, shuffle=True, batch_size=32):
    labels = df.pop('Survived')
    ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(df, labels)))
    if shuffle:
        ds = ds.shuffle(buffer_size=len(df))
    ds = ds.batch(batch_size).repeat(epochs)
    return ds

步骤六：创建估算器

在这一步中，我们将创建估算器对象。估算器是TensorFlow中的高级API，用于配置模型、训练和评估。

# 创建估算器对象
model = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns, 
                                   hidden_units=[64, 32],
                                   optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01),
                                   n_classes=2)

步骤七：训练模型

现在我们已经准备好训练模型了。我们使用刚刚创建的估算器对象，并传递训练数据和步骤数量来训练模型。

# 训练模型
model.train(input_fn=lambda: input_fn(df_train, epochs=20))

步骤八：评估模型

在这一步中，我们使用估算器对象评估训练好的模型。

# 评估模型
model.evaluate(input_fn=lambda: input_fn(df_test, epochs=1, shuffle=False, batch_size=1))

结论

到此为止，我们已经成功地使用Python和Estimators使用TensorFlow检查泰坦尼克数据集。我们在这个例子中使用了DNNClassifier，但是您可以使用其他估算器来训练不同的模型。我们还使用了input_fn函数来转换文件中的数据，通过Estimators API训练模型，并评估模型的准确性。