get_index_weights(index_id, date=None) 1. 该函数的参数与获取指数成分股代码函数get_index_stocks()相同,该函数的返回值是DataFrame对象。 单击聚宽JoinQuant量化炒股平台中的“策略研究/研究环境”命令,进入Jupyter Notebook的研究平台。然后单击“新建”按钮,创建Python3文件,输入代码如下: df = get_index_weight...
model.get_config() :返回包含模型配置信息的Python字典 model = Model.from_config(config) 模型从它的config信息中重构回去 model = Sequential.from_config(config) 模型从它的config信息中重构回去 model.get_weights():返回模型权重张量的列表,类型为numpy array model.set_weights():从numpy array里将权重载入...
def get_weights(i, data_list, ret, gamma, allow_short_selling, utility_function, cost_type, seed): batch_size = 10 # 设置小批量大小 num_epochs = 100 # 100 trw = 7*12 # 训练集长度 viw = 3*12 # 验证集长度 tew = 1*12 # 测试集长度 N = data_list[0].shape[0] # 股票数量 ...
index = 0 numpy.set_printoptions(threshold='nan') for layer in model.layers: filename = "conv_layer_" + str(index) f1 = open(filename, 'w+') f1.write(repr(layer.get_weights())) f1.close() print (filename + " has been opened and closed") index = index+1 例如,如果我们对...
weights = model.layers[0].get_weights() w_init = weights[0][0][0] b_init = weights[1][0] print('Linear regression model is initialized with weights w: %.2f, b: %.2f' % (w_init, b_init)) model.fit(x,y, batch_size=1, epochs=30, shuffle=False) ...
weight_collections=None,trainable=None):# Get sparse IDs and weights. 比如构建 one-hot 向量sparse...
weights[2] ax.plot(x, y) 接下来我们看一下分析getA()这个函数的作用。首先看以下代码 temp = ones((3, 1))#创建数组weights = mat(w)#转换为numpy矩阵s = weights.getA()#将numpy矩阵转换为数组x = arange(-3.0, 3.0, 0.1) y1= (-weights[0] - ...
batch_size=10) 55 print('cost:',cost) 56 57 print ("Testing",'\r\n') 58 cost = model.evaluate(X_test, Y_test , batch_size=3) 59 print ('test loss: ', cost,'\r\n') 60 61 W, b = model.layers[1].get_weights() 62 print ('Weights:', W,'\r\n') 63 print ('Biase...
如果我们使用同一个权重数组weights, 但是要多次得到随机结果, 多次的调用weighted_choice方法,totals变量还是有必要的, 提前计算好它, 每次获取随机数的消耗会变得小很多 代码语言:javascript 复制 classWeightedRandomGenerator(object):def__init__(self,weights):self.totals=[]running_total=0forwinweights:running_...
1. random.seed & random.getstate & random.setstate 把这3个放到一起说,是因为random本质上生成的是伪随机数,而这3个函数,很好的体现了伪随机数这个特性 代码示例:seed 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # 指定seed后,生成的随机数一样random.seed(1)print('随机数1:',random....