python - Tensorflow DNNRegressor 多输出

我正在尝试使用 tf.contrib.learn.DNNRegressor 对多输入多输出系统进行建模。我已经关注了 Tensorflow 网站上的 Boston DNNRegressor example，但是当我尝试将 2 个输出的数组传递给回归器拟合器时，我得到

raise ValueError("Shapes %s and %s are incompatible" % (self, other))
ValueError: Shapes (100, 1) and (100, 2) are incompatible

我发现 this post 在一月份没有回复，所以似乎其他人也有这个问题。

我可以为每个输出使用多个 DNNRegressor，但是是否可以在 Tensorflow 中使用单个 DNNRegressor 预测多个输出？

我在 Ubuntu 16.04 上运行 Tensorflow 1.2.1。

最佳答案

这可能有点太晚了，但当前的 tf.estimator.DNNRegressor 有一个参数 label_dimension 可以做你正在寻找的东西。

regressor = estimator.DNNRegressor(feature_columns=my_feature_columns,
                                   label_dimension=2,
                                   hidden_units=hidden_layers,
                                   model_dir=MODEL_PATH)

在我的情况下，这完美地处理了两个输出

关于python - Tensorflow DNNRegressor 多输出，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/45081194/