TensorFlow 2.0 中 tf.contrib.factorization.KMeans 的 API 是什么？
What is the equivalent API of tf.contrib.factorization.KMeans in TensorFlow 2.0?
在 Tensorflow 1.13.1 中，聚类模型可以使用 KMeans 算法构建，使用 tf.contrib.factorization.KMeans 但升级到 TensorFlow 2.0 后，我发现很难定位适合 API 用于构建聚类模型。我找到了 K-Means tf.compat.v1.estimator.experimental.KMeans 的估计器 API。但是，它不像前者那样对开发人员友好。我需要使用 TensorFlow 实施聚类模型，但不确定哪个 API 适合。
旧的 KMeans API 被重构以遵循 Estimator API 并且 tf.contrib.factorization.KMeans 甚至在迁移到 Tensorflow 2.0 之前就被弃用了。 "estimator" 执行 k-means 的方法在 1.15 and 2.x.
中是相同的
如果您正在寻找更多 "friendly" 方法，据我所知，例如scikit learn。估算器不会很快消失，因此熟悉它们并不是一个坏主意（尽管存在学习曲线）。
在 Tensorflow 1.13.1 中，聚类模型可以使用 KMeans 算法构建，使用 tf.contrib.factorization.KMeans 但升级到 TensorFlow 2.0 后，我发现很难定位适合 API 用于构建聚类模型。我找到了 K-Means tf.compat.v1.estimator.experimental.KMeans 的估计器 API。但是，它不像前者那样对开发人员友好。我需要使用 TensorFlow 实施聚类模型，但不确定哪个 API 适合。
旧的 KMeans API 被重构以遵循 Estimator API 并且 tf.contrib.factorization.KMeans 甚至在迁移到 Tensorflow 2.0 之前就被弃用了。 "estimator" 执行 k-means 的方法在 1.15 and 2.x.
如果您正在寻找更多 "friendly" 方法，据我所知，例如scikit learn。估算器不会很快消失，因此熟悉它们并不是一个坏主意（尽管存在学习曲线）。