tf.contrib.estimator.forward_features

Передача признаков в словарь прогнозов.

tf.contrib.estimator.forward_features(
    estimator, keys=None, sparse_default_values=None
)

В некоторых случаях пользователю нужно видеть некоторые признаки в выходных данных оценки. Например, рассмотрим службу пакетного прогнозирования: служба просто выполняет вывод на графике пользователя и возвращает результаты. Ключи необходимы, так как нет гарантии порядка вывода, поэтому их необходимо присоединить к входным данным с помощью ключей или включения входных данных в выходные данные. Пример:

def input_fn():
  features, labels = ...
  features['unique_example_id'] = ...
  features, labels
estimator = tf.estimator.LinearClassifier(...)
estimator = tf.contrib.estimator.forward_features(
    estimator, 'unique_example_id')
estimator.train(...)
assert 'unique_example_id' in estimator.predict(...)

Args: estimator: Объект tf.estimator.Estimator. keys: A string или list string. Если это None, все features в dict передаются в predictions. Если это string, передаётся только указанный ключ. Если это list строк, передаются все указанные keys. sparse_default_values: Словарь str ключей, сопоставляющих имя разреженных признаков, которые должны быть преобразованы в плотные, к значению по умолчанию. Только разреженные признаки, указанные в словаре, преобразуются в плотные, и используется указанное значение по умолчанию.