如何创建tf.feature_列把另外两个相乘tf.feature_列？

Question

在Tensorflow中，已经有一个通过交叉列tf.feature_column.crossed_column创建特征的函数，但它更多的是用于类别数据。数字数据怎么样？在

例如，已经有2列

age = tf.feature_column.numeric_column("age")
education_num = tf.feature_column.numeric_column("education_num")

如果我想创建一个基于年龄和教育程度的第三和第四个专栏

^{pr2}$

怎么能做到呢？在

Answer 1

可以声明自定义数值列并将其添加到input function中的数据帧：

# Existing features
age = tf.feature_column.numeric_column("age")
education_num = tf.feature_column.numeric_column("education_num")
# Declare a custom column just like other columns
my_feature = tf.feature_column.numeric_column("my_feature")

...
# Add to the list of features
feature_columns = { ... age, education_num, my_feature, ... }

...
def input_fn():
  df_data = pd.read_csv("input.csv")
  df_data = df_data.dropna(how="any", axis=0)
  # Manually update the dataframe
  df_data["my_feature"] = df_data["age"] * df_data["education_num"]

  return tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(x=df_data,
                                             y=labels,
                                             batch_size=100,
                                             num_epochs=10)

...
model.train(input_fn=input_fn())