Python skflow示例抛出错误

我对python和skflow很陌生，但我遇到了一个非常基本的问题，希望有人能帮助我

我已经安装了skflow并下载了示例中使用的dbpedia_csv。但是，在运行“text\u classification\u character\u rnn.py”示例时，我遇到了一个错误：

Traceback (most recent call last):
File "/home/me/Projects/skflow/examples/text_classification_character_rnn.py", line 70, in <module>
classifier.fit(X_train, y_train)
 File "/home/me/Projects/skflow/skflow/estimators/base.py", line 217, in fit
self._setup_training()
File "/home/me/Projects/skflow/skflow/estimators/base.py", line 148, in _setup_training
self._inp, self._out)
File "/home/me/Projects/skflow/examples/text_classification_character_rnn.py", line 63, in char_rnn_model
return skflow.models.logistic_regression(encoding, y)
File "/home/me/Projects/skflow/skflow/models.py", line 65, in logistic_regression
tf.histogram_summary('logistic_regression.X', X)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/summary_ops.py", line 39, in histogram_summary
tag=tag, values=values, name=scope)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/gen_summary_ops.py", line 34, in _histogram_summary
name=name)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/op_def_library.py", line 397, in apply_op
values, name=input_arg.name, dtype=dtype)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 468, in convert_to_tensor
ret = conversion_func(value, dtype=dtype, name=name)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/constant_op.py", line 143, in constant
tensor_util.make_tensor_proto(value, dtype=dtype, shape=shape))
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 287, in make_tensor_proto
_AssertCompatible(values, dtype)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 227, in _AssertCompatible
(dtype.name, mismatch))
TypeError: Expected float32, got <tensorflow.python.framework.ops.Tensor object at 0x7f415dfcc290> instead.

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/home/me/Projects/skflow/examples/text\u classification\u character\u rnn.py”，第70行，在
分类器。配合（X_系列，y_系列）
文件“/home/me/Projects/skflow/skflow/estimators/base.py”，第217行，适合
自我设置和培训（）
文件“/home/me/Projects/skflow/skflow/estimators/base.py”，第148行，in\u setup\u training
self.\u输入，self.\u输出）
文件“/home/me/Projects/skflow/examples/text\u classification\u character\u rnn.py”，第63行，字符模型
返回skflow.models.logistic_回归（编码，y）
文件“/home/me/Projects/skflow/skflow/models.py”，第65行，逻辑回归
tf.直方图汇总（'logistic\u回归.X'，X）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist packages/tensorflow/python/ops/summary_ops.py”，第39行，在直方图_summary中
标记=标记，值=值，名称=范围）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/gen\u-summary\u-ops.py”，第34行，在“直方图”摘要中
名称=名称）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist packages/tensorflow/python/ops/op_def_library.py”，第397行，在apply_op
值，name=input_arg.name，dtype=dtype）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，第468行，在convert_to_tensor中
ret=conversion\u func（值，dtype=dtype，name=name）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist packages/tensorflow/python/ops/constant_op.py”，第143行，常量
tensor_util.make_tensor_proto（值，dtype=dtype，shape=shape））
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py”，第287行，在make_tensor_proto中
_资产可兼容（值、数据类型）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py”，第227行，在_AssertCompatible中
（dtype.name，不匹配））
TypeError:应为float32，而为Get。

---

你知道我做错了什么吗？另外，

text\u classification\u cnn.py

正在工作，但是

print（'accurity:{0:f}'）。format（score））

没有打印准确性。我正在使用PyCharm Edu 2.0.3来运行代码。

这看起来像是skflow和TensorFlow之间的版本不匹配。从错误消息中，看起来您有一个旧版本（0.5或0.6）的TensorFlow。然而，skflow将在TensorFlow中使用一个新接口，看起来您正在使用这个最新版本的skflow

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最简单的解决方案是版本0.7.1，这看起来像是skflow和TensorFlow之间的版本不匹配。从错误消息中，看起来您有一个旧版本（0.5或0.6）的TensorFlow。然而，skflow将在TensorFlow中使用一个新接口，看起来您正在使用这个最新版本的skflow

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最简单的解决方案是0.7.1版

Awesome！这把它修好了。除了打印精度或

classifier.save（'./path'）

我可以转储分类器的结果吗？我想象它是一个0或1的索引数组，指向分类结果？你的意思是“转储分类器的结果*用于特定示例（或一批示例）”？在这种情况下，我想您应该使用

classifier.predict（…）

来获得一个预测（或一批预测）。（虽然我不是skflow用户，所以可能有更好的答案。）我想对于一批示例，那么

classifier.predict

实际上就是输出？输出/保存此文件的最佳方法是什么？我认为它只是一个NumPy数组，因此您可以使用或类似的方法将其写入文件。或者您可以将其转换为pandas

DataFrame

，并使用该库的多种方法之一将其写入。太棒了！这把它修好了。除了打印精度或

classifier.save（'./path'）

我可以转储分类器的结果吗？我想象它是一个0或1的索引数组，指向分类结果？你的意思是“转储分类器的结果*用于特定示例（或一批示例）”？在这种情况下，我想您应该使用

classifier.predict（…）

来获得一个预测（或一批预测）。（虽然我不是skflow用户，所以可能有更好的答案。）我想对于一批示例，那么

classifier.predict

实际上就是输出？输出/保存此文件的最佳方法是什么？我认为它只是一个NumPy数组，因此您可以使用或类似的方法将其写入文件。或者您可以将其转换为pandas

DataFrame

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