Tensorflow：如何使用“tfrecords”制作模型列车，而使用“feed_dict”进行测试`

我最近使用csv数据完成了线性回归模型的培训

此处显示的训练数据的结果：

然而，对于如何使用该模型，我仍然目瞪口呆

如何给模型一个“x”值，使其返回一个“y”值

代码：

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链接到ipynb和csv文件。

您基本上希望在培训期间使用

队列运行程序将输入馈送到网络，但在推理期间，您希望通过
馈送输入。这可以通过将
tf.placeholder\u与\u default（）一起使用来完成。
。因此，当输入未通过
feed_dict
馈送时，它将从队列中读取，否则它将从“feed_dict”中读取。您的代码应该如下所示：

col1_batch, col2_batch = tf.train.shuffle_batch([col1, col2], ...
# if data is not feed through `feed_dict` it will pull from `col*_batch`
_X = tf.placeholder_with_default(col1_batch, shape=[None], name='X')
_y = tf.placeholder_with_default(col2_batch, shape=[None], name='y')

基本上，您希望在训练期间使用
队列运行器将输入馈送到网络，但在推理期间，您希望通过
馈送dict
将其输入。这可以通过将
tf.placeholder\u与\u default（）一起使用来完成。
。因此，当输入未通过
feed_dict
馈送时，它将从队列中读取，否则它将从“feed_dict”中读取。您的代码应该如下所示：

col1_batch, col2_batch = tf.train.shuffle_batch([col1, col2], ...
# if data is not feed through `feed_dict` it will pull from `col*_batch`
_X = tf.placeholder_with_default(col1_batch, shape=[None], name='X')
_y = tf.placeholder_with_default(col2_batch, shape=[None], name='y')