У меня есть функция ввода, которая выдает (образцы, метки) через one_shot_iterator из набора данных (n, 1000,5). До сих пор я использовал feature_columns при взаимодействии с оценщиками, но для RNNEstimator ( Link ) мне нужно sequence_feature_columns.
Документы не требуются Я не совсем понимаю, как их создавать:
feature_columnsrnn = [
tf.feature_column.numeric_column('mvtimeseries', shape=[7, 1])
] # old feature columns
feature_columns_rnn_whole = [
tf.feature_column.sequence_numeric_column('mvtimeseries',
shape=(1000,5), default_value=0.0, dtype=tf.dtypes.float32)
] # new columns
Прямо сейчас это вызывает у меня ошибку
TypeError: Входные данные должны быть SparseTensor.
Как сделать Мне нужно определить свои столбцы sequencefeature, чтобы мои временные ряды подавались в этот RNMNEstimator?