Как разработать нейронную сеть, используя tf.layers.dense и tf.data.Dataset в Tensorflow?

Question

У меня есть две функции X1 и X2, и я хочу предсказать Y.

Данные поезда

X1  X2   Y
11  610 676
52  557 120
78  491 964
77  380 722
24  464 837
86  532 601
99  580 452
10  539 200
88  507 756

Как мне сделать это, используя tf.layers.dense & tf.data.Dataset? Просьба не использовать feed_dict, так как его больше не рекомендуется.

Я искал хороший пример кода, который использует оба tf.layers.dense & tf.data.Dataset, но ничего хорошего не сделал.

После того, как модель обучена, я хотел бы предсказать Y для следующих тестовых данных. Требуется ли dataset.make_initializable_iterator() для прогнозирования тестовых данных?

Тестовые данные

X1  X2
36  608
48  170
58  455
99  927
13  431
61  312
34  763
94  626
14  193

Это будет дополнением, если архитектура модели включает в себя пакетную нормализацию, регуляризацию и отсев, но не является приоритетом прямо сейчас.

Спасибо

Answer 1

Этот урок от intodatascience довольно хорошо объясняет использование API набора данных
https://towardsdatascience.com/how-to-use-dataset-in-tensorflow-c758ef9e4428

Соответствующий блокнот Jupyter
https://github.com/FrancescoSaverioZuppichini/Tensorflow-Dataset-Tutorial/blob/master/dataset_tutorial.ipynb