官方教程使用的是timeseries_dataset_from_array,但是这个是适用TensorFlow在2.3或者以上的版本,对于较低版本不兼容,所以选择TimeseriesGenerator更保险一些,虽然功能上较前者稍微差一点,但也不影响。 一、tf.keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator介绍 tf.keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator( data,...
在此,使用TensorFlow提供的timeseries_dataset_from_array[2]API进行窗口划分。 timesteps=bitcoin_prices.index.to_numpy()prices=bitcoin_prices["Price"].to_numpy()HORIZON=1# 预测下一天的价格WINDOW_SIZE=7# 基于过去7天的价格input_data=prices[:-HORIZON]targets=prices[WINDOW_SIZE:]dataset=tf.keras.prepr...
使用变量ar的train方法可以直接进行训练：ar.train(input_fn=train_input_fn, steps=6000)TFTS中验证(evaluation)的含义是：使用训练好的模型在原先的训练集上进行计算，由此我们可以观察到模型的拟合效果，对应的程序段是：evaluation_input_fn=tf.contrib.timeseries.WholeDatasetInputFn(reader)evaluation=ar.evaluate...
tf.keras.preprocessing.timeseries_dataset_from_array 对一个序列进行滑动窗口,形成样本 AI检测代码解析 tf.keras.preprocessing.timeseries_dataset_from_array( data, targets, sequence_length, sequence_stride=1, sampling_rate=1, batch_size=128, shuffle=False, seed=None, start_index=None, end_index=Non...
parametersWINDOW_SIZE = 60BATCH_SIZE = 32SHUFFLE_BUFFER = 1000## function to create the input featuresdef ts_data_generator(data, window_size, batch_size, shuffle_buffer):''' Utility function for time series data generation in batches ''' ts_data = tf.data.Dataset.from_tensor...
截至2017 年 11 月(TensorFlow 1.4 版),Keras 作为 TensorFlow 的一部分分发。 在tf.keras命名空间下可用。 如果安装了 TensorFlow 1.4 或更高版本,则系统中已经有 Keras 可用。 TensorBoard TensorBoard 是用于探索 TensorFlow 模型的数据可视化套件,并与 TensorFlow 原生集成。 TensorBoard 通过训练 TensorFlow 在训练...
# 导入 TensorFlow 和 TensorFlow Eagerimporttensorflowastfimporttensorflow.contrib.eagerastfe# 导入函数来生成玩具分类问题fromsklearn.datasetsimportmake_moons# 开启 Eager 模式。一旦开启不能撤销!只执行一次。tfe.enable_eager_execution() 第一部分:为二分类构建简单的神经网络 ...
这部分读入代码的地址为https://github.com/hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples/blob/master/test_input_array.py 从CSV文件中读入时间序列数据 有的时候,时间序列数据是存在CSV文件中的。我们当然可以将其先读入为Numpy数组,再使用之前的方法处理。更方便的做法是使用tf.contrib.timeseries.CSVReader读入。项目中...
使用TensorFlow Dataset API 根据我们的数据构建 Dataset 对象。 将dataset拆分成大小为 batch_size 的多批数据,以按照指定周期数 (num_epochs) 进行重复。如果将默认值 num_epochs=None 传递到 repeat(),输入数据会无限期重复。 如果shuffle 设置为 True,则我们会对数据进行随机处理,以便数据在训练期间以随机方式传...
地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/timeseries, 里面给出了相关的examples. 主要提供三种预测模型:AR、Anomaly Mixture AR、LSTM Examples 读入数据 你的数据可以是两种: 1. numpy array 2. from a CSV file