2、序列数据预处理:TimeseriesGenerator keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator(data, targets, length, sampling_rate=1, stride=1, start_index=0, end_index=None, shuffle=False, reverse=False, batch_size=128) TimeseriesGenerator用来生成批量时序数据,这个类以一系列相等间隔以及一些时间序列参数(如...
在shuffle=True中使用Keras TimeSeriesGenerator时,可以通过以下步骤来实现: 导入所需的库和模块: 代码语言:txt 复制 from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator import numpy as np 准备时间序列数据: 代码语言:txt 复制 data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) t...
在Keras中,可以使用TimeseriesGenerator类来实现回看函数。TimeseriesGenerator类可以根据给定的时间序列数据和回看窗口大小生成用于训练的样本。 以下是一个示例代码,演示如何在Keras中使用LSTM模型和回看函数: 代码语言:txt 复制 from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense from keras.pr...
keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator(data, targets, length, sampling_rate=1, stride=1, start_index=0, end_index=None, shuffle=False, reverse=False, batch_size=128) 这个类以一系列由相等间隔以及一些时间序列参数(例如步长、历史长度等)汇集的数据点作为输入,以生成用于训练/验证的批次数据。
keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator(data, targets, length, sampling_rate=1, stride=1, start_index=0, end_index=None, shuffle=False, reverse=False, batch_size=128) 1. 这个类以一系列由相等间隔以及一些时间序列参数(例如步长、历史长度等)汇集的数据点作为输入,以生成用于训练/验证的批次数...
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator # 时间序列 y = np.array(range(5)) tg = TimeseriesGenerator(y, y, length=3, sampling_rate=1) for i in zip(*tg[0]): print(*i) 运行结果如下图所示,究竟“Using TensorFlow backend.”表示什么意思呢?
tg = TimeseriesGenerator(y, y, length=3, sampling_rate=1)foriinzip(*tg[0]):print(*i) 运行结果如下图所示,究竟“Using TensorFlow backend.”表示什么意思呢? 2.兼容Backend Backend是指Keras基于某个框架来做运算,包括基于TensorFlow或Theano,上面的那段代码就是使用TensorFlow来运算的。后面要讲解的神经网...
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator # 时间序列 y = np.array(range(5)) tg = TimeseriesGenerator(y, y, length=3, sampling_rate=1) for i in zip(*tg[0]): print(*i) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. ...
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator # 时间序列 y = np.array(range(5)) tg = TimeseriesGenerator(y, y, length=3, sampling_rate=1) for i in zip(*tg[0]): print(*i) 运行结果如下图所示,究竟“Using TensorFlow backend.”表示什么意思呢?
首先想到的(能被搜出来的)就是先实现一个吐出单笔数据的数据集,然后利用tf.data.Dataset.from_generator将一个 generator 封装为tf.data.Dataset,然后在这基础上再去加batch,prefetch,cache等操作构造 mini-batch importosos.environ['VISIBLE_CUDA_DEVICES']='-1'importnumpyasnpimporttensorflowastfnum_samples=100...