如何解决机器学习估计器训练步骤无法在终端中显示
我正在尝试在 tensorflow 中构建一个线性分类器，下面是我的代码：
model = tf.estimator.LinearClassifier(
n_classes = 2,model_dir = "ongoing",feature_columns = categorical_features + continuous_features ///these are the feature columns
)
FEATURES = ['Age','Gender','ICD9Code']
LABEL = 'Condition'
def get_input_fn(data_set,num_epochs,n_batch,shuffle):
input = tf.compat.v1.estimator.inputs.pandas_input_fn(
x = pd.DataFrame({k: data_set[k].values for k in FEATURES}),# x = data_dic,y = pd.Series(data_set[LABEL].values),batch_size = n_batch,num_epochs = num_epochs,shuffle = shuffle
)
return input
model.train(
input_fn = get_input_fn(csv_data,num_epochs = 40,n_batch = 10461,shuffle = False
),steps = 1000
)
得到这样的终端，你能帮忙解决这个问题吗？谢谢！
附言我的 tensorflow 版本是 2.4.1
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