以下是一个使用布尔列作为TensorFlow特征列的代码示例:
import tensorflow as tf
# 创建一个布尔列特征列
boolean_feature = tf.feature_column.numeric_column(key="boolean_feature", dtype=tf.bool)
# 定义输入数据
features = {
"boolean_feature": [True, False, True, True]
}
# 创建输入函数
def input_fn(features, labels, batch_size):
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels))
dataset = dataset.batch(batch_size)
return dataset
# 创建模型
model = tf.estimator.LinearClassifier(feature_columns=[boolean_feature])
# 训练模型
model.train(input_fn=lambda: input_fn(features, None, batch_size=4), steps=100)
# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(input_fn=lambda: input_fn(features, None, batch_size=4))
for prediction in predictions:
print(prediction)
在上述代码中,我们首先使用tf.feature_column.numeric_column
函数创建了一个布尔列特征列boolean_feature
。然后,我们定义了一个输入数据字典features
,其中包含了布尔特征的取值。接下来,我们创建了一个输入函数input_fn
,用于将输入数据转换为tf.data.Dataset
对象,并将其分成批次。然后,我们使用特征列来创建一个线性分类器模型,并使用train
方法训练模型。最后,我们使用predict
方法对输入数据进行预测,并打印预测结果。
请注意,上述代码只是一个简单示例,实际应用中可能会涉及更复杂的特征工程和模型构建。