前提・実現したいこと
TFlearn 初心者です。
TFlearn を使用して、複数の連続変数(説明変数)から、未知の連続変数(目的変数)を予測できないか試しています。
複数の連続変数(説明変数)と目的変数とを示すデータセットがあり、未知の連続変数を予測するための説明変数もあります。
タイタニックの生存率予測データプログラムをもとに以下のように記載してみたのですが、下記のエラーが出てうまく動きません。お気づきの点がありましたらご指摘いただけたらありがたいです。
発生している問題・エラーメッセージ
モデル実施時にエラーが出る。
#エラーメッセージ
モデル実施時に以下のエラーが出てしまいます。
VauleError: Cannot feed value of shape (16,10) for Tensor 'InputData/X:0', which has shape '(?,11)'
該当のソースコード
TFlearn を使用。
###ライブラリインポート
import numpy as np
import tflearn
import pandas as pd
import csv
###データ読み込み(目的変数は10個、説明変数は1個です)
pd.read_csv('data/train_data.csv')
data, labels = load_csv('data/train_data.csv', target_column=0
###パーセプトロンニューラルネット作成
net =tflearn.input_data(shape=[None, 10])
net =tflearn.fully_connected(net, 43)
net =tflearn.fully_connected(net,1, activation='linear')
net = tflearn.regression(net)
###モデル実施(ここでエラーが出る)
model = tflearn.DNN(net)
model.fit(data, labels, n_epoch=10, batch_size=16, show_metric=True)
試したこと
dataやlabel がちゃんと読み込まれているか等確認しました。また数値で取り込まれていることも確認済みです。
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
TFlearn 0.3.2を使用しております。
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