在 tensorflow 中使用估算器并使用 tf.estimator.inputs.numpy_input_function() 传递输入时，为特征和标签输入创建的张量的名称是什么。
如果我打印出图表中所有占位符的名称，我会得到以下信息: name: "enqueue_input/Placeholder" name: "enqueue_input/Placeholder_1" name: "enqueue_input/Placeholder_2"
但是，这些张量的形状没有指定，所以我无法分辨哪个是哪个或为什么有 3 个张量，而不是只有一个特征和一个标签张量。
我意识到这里也有人问过这个问题:TensorFlow: What are the input nodes for tf.Estimator models
但是没有人回答。
请您参考如下方法:
numpy_input_fn 有两个重要参数:x 和 y。 x 是一个字典，它将特征列的名称与包含特征数据的数组相匹配。 y 是一个数组，其中包含 x 中的特征标签。
例如，以下代码将名为 x_coord 的特征在值为 0.5 时与标签 1 关联，在值为 1.2 时与标签 2 关联:
train_input = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
x={"x_coord": np.array([0.5, 1.2])}, y=np.array([1, 2]))
