오류 : tensorflow를 사용하는 동안 닫힌 파일에 대한 I/O 작업

Question

아래 코드는 CSV 파일의 데이터를 사용하여 신경망을 학습하려고합니다. CSV에서 데이터를 가져 와서 목록에 저장하고이 목록을 배열로 변환 한 다음 두 개의 배열을 x 및 y 값으로 사용하여 신경 네트워크를 학습합니다. 나는이 코드를 실행하면

import numpy as np 
 
import tensorflow as tf 
 
import csv 
 
from collections import defaultdict 
 

 

 
columns = defaultdict(list) # each value in each column is appended to a list 
 

 
            
 
    # Declare list of features, we only have one real-valued feature 
 
def model_fn(features, labels, mode): 
 
    with open('C:\\Users\\joe\\Documents\\EURUSD learn.txt') as f: 
 
     reader = csv.DictReader(f) # read rows into a dictionary format 
 
    for row in reader: # read a row as {column1: value1, column2: value2,...} 
 
     for (k,v) in row.items(): # go over each column name and value 
 
      columns[k].append(v) # append the value into the appropriate list 
 
           # based on column name k 
 
    openarray = np.asarray('<OPEN>') 
 
    closearray = np.asarray('<CLOSE>') 
 
    higharray = np.asarray('<HIGH>') 
 
    lowarray = np.asarray('<LOW>') 
 
    # Build a linear model and predict values 
 
    W = tf.get_variable("W", [1], dtype=tf.float64) 
 
    b = tf.get_variable("b", [1], dtype=tf.float64) 
 
    y = W*features['x'] + b 
 
    # Loss sub-graph 
 
    loss = tf.reduce_sum(tf.square(y - labels)) 
 
    # Training sub-graph 
 
    global_step = tf.train.get_global_step() 
 
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01) 
 
    train = tf.group(optimizer.minimize(loss), 
 
       tf.assign_add(global_step, 1)) 
 
    # EstimatorSpec connects subgraphs we built to the 
 
    # appropriate functionality. 
 
    return tf.estimator.EstimatorSpec(
 
     mode=mode, 
 
     predictions=y, 
 
     loss=loss, 
 
     train_op=train) 
 

 
with open('C:\\Users\\joe\\Documents\\EURUSD learn.txt') as f: 
 
    estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn) 
 
    # define our data sets 
 
    x_train = np.array(['openarray']) 
 
    y_train = np.array(['closearray']) 
 
    x_eval = np.array(['higharray']) 
 
    y_eval = np.array(['lowarray']) 
 
    input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
 
    {"x": x_train}, y_train, batch_size=4, num_epochs=None, shuffle=True) 
 
    train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
 
    {"x": x_train}, y_train, batch_size=4, num_epochs=1000, shuffle=False) 
 
    eval_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
 
    {"x": x_eval}, y_eval, batch_size=4, num_epochs=1000, shuffle=False) 
 
    # train 
 
    estimator.train(input_fn=input_fn, steps=1000) 
 
    # Here we evaluate how well our model did. 
 
    train_metrics = estimator.evaluate(input_fn=train_input_fn) 
 
    eval_metrics = estimator.evaluate(input_fn=eval_input_fn) 
 
    print("train metrics: %r"% train_metrics) 
 
    print("eval metrics: %r"% eval_metrics)

, 나는 다음과 같은 오류 얻을 :이 오류를 보았다

WARNING:tensorflow:Using temporary folder as model directory: C:\Users\joe\AppData\Local\Temp\tmp3yj2dh4d 
 
Traceback (most recent call last): 
 
    File "C:\Users\joe\AppData\Local\Programs\Python\Python35\stocks closing+opening.py", line 54, in <module> 
 
    estimator.train(input_fn=input_fn, steps=1000) 
 
    File "C:\Users\joe\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\estimator\estimator.py", line 302, in train 
 
    loss = self._train_model(input_fn, hooks, saving_listeners) 
 
    File "C:\Users\joe\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\estimator\estimator.py", line 711, in _train_model 
 
    features, labels, model_fn_lib.ModeKeys.TRAIN, self.config) 
 
    File "C:\Users\joe\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\estimator\estimator.py", line 694, in _call_model_fn 
 
    model_fn_results = self._model_fn(features=features, **kwargs) 
 
    File "C:\Users\joe\AppData\Local\Programs\Python\Python35\stocks closing+opening.py", line 14, in model_fn 
 
    for row in reader: # read a row as {column1: value1, column2: value2,...} 
 
    File "C:\Users\joe\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\csv.py", line 109, in __next__ 
 
    self.fieldnames 
 
    File "C:\Users\joe\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\csv.py", line 96, in fieldnames 
 
    self._fieldnames = next(self.reader) 
 
ValueError: I/O operation on closed file.

를, 것 같다 닫힌 파일을 실행하려고하지만 파일을 열었습니다. 이것은 임시 폴더를 모델 디렉토리로 사용하기 때문입니까? 함수 model_fn 당신이 문로를 사용하여 파일을 여는 당신이 그 파일을 가진 리더의 생성에

Answer 1

. 그런 다음 해당 독자를 반복하지만 은 은 은으로 표기되므로 판독기가 첫 번째 줄을 가져 오려고 시도하면 이으로 끝났기 때문에 파일이 이미 닫혀 있습니다.

for 루프를 for에 넣으려고합니다.