Python 从数据帧到TensorFlow tensor对象的转换

我对Python、机器学习和TensorFlow仍然是新手，但我会尽我最大的努力让自己的脑袋先跳起来。不过我需要一些帮助

我的数据当前在一个数据框中。如何将其转换为TensorFlow对象？我试过了

dataVar_tensor = tf.constant(dataVar)
depth_tensor = tf.constant(depth)

但是，我得到了错误

[15780行x 9列]-得到了形状[15780，9]，但是想要[]

我相信这可能是一个直截了当的问题，但我真的需要帮助

非常感谢

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另外，我正在Windows 10上使用Anaconda Python 3.5运行tensorflow 0.12，以下基于

numpy

数组输入数据的操作非常简单：

import tensorflow as tf
import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
with tf.Session() as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()

    dataVar = tf.constant(a)
    print(dataVar.eval())

-> [1 2 3]

不要忘记启动

会话

和

run（）

或

eval（）

您的tensor对象以查看其内容；否则它只会给出它的一般描述

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我怀疑，由于您的数据位于数据帧中，而不是一个简单的数组中，因此您需要试验

tf.constant（）

的

形状，您目前没有指定它，以便帮助它理解数据帧的维度并处理其索引等
 我使用
df.values

现在，使用

dataVar_tensor = tf.constant(dataVar, dtype = tf.float32, shape=[15780,9])
depth_tensor = tf.constant(depth, 'float32',shape=[15780,1])

似乎有效。我不能说它确实如此，因为我还有其他障碍要克服才能让我的代码正常工作，但希望这是朝着正确方向迈出的一步。谢谢你的帮助

顺便说一句，我在下一个问题中继续尝试让教程在我自己的数据上运行
我发现了一个在Google Colab上运行的解决方案：

import pandas as pd
import tensorflow as tf
#Read the file to a pandas object
data=pd.read_csv('filedir')
#convert the pandas object to a tensor
data=tf.convert_to_tensor(data)
type(data)

这将打印如下内容：

tensorflow.python.framework.ops.Tensor

hottbox.pdtools.utils（hottbox API的集成工具）提供以下功能

   pd_to_tensor(df[, keep_index])
   tensor_to_pd(tensor[, col_name])

用于双向转换。
您可以在
make\u input\u fn（X，y，num\u历元）
函数中使用
tf.estimator.inputs.pandas\u input\u fn
。然而，我还没有设法让它与多索引一起工作。我通过使用df.reset\u index（drop=True）将其转换为标准整数索引，解决了这个问题。

您可以将dataframe列中的

tf.constant((df['column_name']))

这将返回一个张量变量，如下所示：

<tf.Tensor: id=275634, shape=(48895,), dtype=float64, numpy=
array([1, 2, ...])>

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希望这能有所帮助。

您希望如何处理这些数据？它是你想要训练的神经网络的输入吗？从错误消息看，常量只是想要一个常量，所以是int或float，而不是amatrix@rAyyy是的，我的计划是最终把它输入神经网络。目前，我只是尝试从教程中获取MNIST示例，并使其在我自己的数据上工作。我正在使用pandas从csv文件中读取。read_csv（）谢谢。我正在运行一个InteractiveSession，我尝试了几种不同的

dataVar\u tensor=tf.constant（dataVar，dtype=tf.float32，shape=[15780,9]）

，但到目前为止，没有luckI将int的panda系列（y\u train）转换为张量，然后转换为一个hot，如下所示：dataVar\u tensor=tf.Variable（y\u train.as\u matrix（），dtype=tf.int32）result=tf.one_hot（dataVar_tensor，depth）pandas.DataFrame.values确实是TensorFlow教程中建议的

tf.constant(([cdf['column1'], cdf['column2']]))