适用于LinearRegressor的代码返回AttributeError:“Tensor”对象没有DynamicRnnEstimator的属性“get”

Question

首先，我需要说我使用的是TFV1.1。

代码：

import random
import tensorflow as tf

xData = []
yData = []
for _ in range(10000):
    x = random.random()
    xData.append(x)
    y = 2 * x
    yData.append(y)


xc = tf.contrib.layers.real_valued_column("")
estimator = tf.contrib.learn.DynamicRnnEstimator(problem_type = constants.ProblemType.LINEAR_REGRESSION,
                                                 prediction_type = PredictionType.SINGLE_VALUE,
                                                 sequence_feature_columns = [xc],
                                                 context_feature_columns = None,
                                                 num_units = 5,
                                                 cell_type = 'lstm', 
                                                 optimizer = 'SGD',
                                                 learning_rate = '0.1')

def get_train_inputs():
  x = tf.constant(xData)
  y = tf.constant(yData)

  return x, y

estimator.fit(input_fn=get_train_inputs, steps=TRAINING_STEPS) 

我得到：

AttributeError:“Tensor”对象没有属性“get”

这里。相同的代码适用于LinearRegressor，而不是DynamicRnn估计器。

警告：tensorflow:From E:\Python35\lib\site packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\estimators\dynamic\rnn\u estimator。py:724:Retression_目标（来自tensorflow.contrib.layers.python.layers.target_列）已被弃用，将在2016-11-12之后删除。更新说明：此文件将在弃用日期后删除。请切换到第三方/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/head。py警告：tensorflow:使用临时文件夹作为模型目录：C:\Users\pavel\AppData\Local\Temp\tmpzy68t\U iw

区块报价

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件"C：/用户/帕维尔/PycharmProjects/rnn估计/main.py"，第31行，estimator.fit（input_fn=get_train_inputs，步骤=1000）

文件“E:\Python35\lib\site packages\tensorflow\python\util\deprecation.py”，第281行，在new_func return func（*args，**kwargs）中

File"E：\Python35\lib\site-包\ensorflow\contrib\学\python\学\估计器\estimator.py"，第430行，在适合损失=自我。_train_model（input_fn=input_fn，钩子=钩子）

文件“E:\Python35\lib\site packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\estimators\estimator.py”，第927行，位于列车模型中_获取列车运行（功能、标签）

文件“E:\Python35\lib\site packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\estimators\estimator.py”，第1132行，在“获取列车运行返回自我”中_调用\u model\u fn（特性、标签、model\u fn\u lib.ModeKeys.TRAIN）

File"E：\Python35\lib\site-包\tenstorflow\contrib\学\python\学\估计器\estimator.py"，第1103行，_call_model_fnmodel_fn_results=自己。_model_fn（功能，标签，**kwargs）

File"E：\Python35\lib\site-包\tenstorflow\contrib\学\python\学\估计器\dynamic_rnn_estimator.py"，第516行，_dynamic_rnn_model_fnsequence_length=features.get（sequence_length_key）属性错误：'张量'对象没有属性'get'

更新：TF回购中的问题

Answer 1

BATCH_SIZE = 32
SEQUENCE_LENGTH = 16


xc = tf.contrib.layers.real_valued_column("")
estimator = tf.contrib.learn.DynamicRnnEstimator(problem_type = constants.ProblemType.LINEAR_REGRESSION,
                                                 prediction_type = PredictionType.SINGLE_VALUE,
                                                 sequence_feature_columns = [xc],
                                                 context_feature_columns = None,
                                                 num_units = 5,
                                                 cell_type = 'lstm', 
                                                 optimizer = 'SGD',
                                                 learning_rate = 0.1)

def get_train_inputs():
  x = tf.random_uniform([BATCH_SIZE, SEQUENCE_LENGTH])
  y = tf.reduce_mean(x, axis=1)
  x = tf.expand_dims(x, axis=2)
  return {"": x}, y

estimator.fit(input_fn=get_train_inputs, steps=1000)