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Python 在Tensorflow 2估计中使用衍生特征

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Python 在Tensorflow 2估计中使用衍生特征,python,tensorflow,tensorflow2.0,tensorflow-serving,tensorflow-estimator,Python,Tensorflow,Tensorflow2.0,Tensorflow Serving,Tensorflow Estimator,我使用TF 2罐装估计器（例如BoostedTreesClassifier）和特征列，并希望指定从“原始特征”派生的一些特征。例如，“创建时间”和“更新时间”的原始时间戳，其中我想转换为“创建后的秒数”和“更新后的秒数”。这两个派生的特征都需要一个基本的“现在”时间戳，我将使用它来派生转换的特征。就是 # Raw features now create_time update_time # Derived features number_of_seconds_since_create = no

我使用TF 2罐装估计器（例如BoostedTreesClassifier）和特征列，并希望指定从“原始特征”派生的一些特征。例如，“创建时间”和“更新时间”的原始时间戳，其中我想转换为“创建后的秒数”和“更新后的秒数”。这两个派生的特征都需要一个基本的“现在”时间戳，我将使用它来派生转换的特征。就是

# Raw features
now
create_time
update_time

# Derived features
number_of_seconds_since_create = now - create_time
number_of_seconds_since_update = now - update_time
实现这一点的简单方法是，在培训期间，通过从每行的
now
时间戳中减去原始特征值，为这些转换的特征添加新的列以表示我的数据帧。然而，在服务过程中，发出请求的系统也需要进行相同类型的计算。这没什么大不了的，但是我想将所有这些派生的特性转换逻辑封装在模型中，让服务系统简单地接受原始特性

我该怎么做呢

我看不到任何允许这种类型的衍生功能。我可以简单地为派生特性定义新列并在培训期间使用它们，但我不知道如何封装该逻辑以便在服务期间使用

据我所知，（这是我在导出估计器时使用的）期望每个特征都有一个dict，最终将其用作模型的输入。我看不到在培训期间指定转换逻辑的方法