小编Mar*_*arc的帖子

我正在使用Tensorflow使用我自己的数据集进行神经网络预测.我做的第一个是与我的计算机中的小数据集一起使用的模型.在此之后,我更改了代码,以便使用具有更大数据集的Google Cloud ML-Engine在ML-Engine中实现列车和预测.

我正在规范熊猫数据框中的功能,但这引入了偏差,我的预测结果很差.

我真正想要的是使用库tf-transform来规范化图中的数据.为此,我想创建一个函数preprocessing_fn 并使用' tft.scale_to_0_1'.https://github.com/tensorflow/transform/blob/master/getting_started.md

我发现的主要问题是当我试图做预测时.我正在寻找互联网,但我没有找到任何导出模型的例子,其中数据在训练中被标准化.在我发现的所有示例中,数据未在任何地方进行标准化.

我想知道的是,如果我对训练中的数据进行规范化,并发送一个带有新数据的新实例来进行预测,那么如何对这些数据进行归一化？

¿可能在Tensorflow数据管道中？进行规范化的变量是否保存在某个地方？

总结:我正在寻找一种方法来规范化我的模型的输入,然后新实例也变得标准化.

我有一张这样的桌子：

home_city     away_city
-----------------------

Valencia      Madrid        
Barcelona     Madrid
Madrid        Valencia
Alicante      Castellon
Madrid        Valencia
Castellon     Alicante
Valencia      Madrid

我想对每种不同组合的行进行计数，但忽略它是home_city还是away_city。 我的意思是，通常我会这样查询

SELECT home_city, away_city, COUNT(*) as count_cities
FROM my_table
GROUP BY home_city, away_city

它将返回以下结果：

home_city     away_city     count_cities
----------------------------------------

Valencia      Madrid        2
Barcelona     Madrid        1        
Madrid        Valencia      2
Alicante      Castellon     1
Castellon     Alicante      1

但是我真正想要的是查询忽略该列并返回类似以下内容：

home_city     away_city     count_cities
----------------------------------------

Valencia      Madrid        4
Barcelona     Madrid        1        
Alicante      Castellon     2

返回的结果是一列还是两列都没有关系。

提前致谢