文件名称:tensorflow-lstm-回归:使用具有TensorFlow的递归神经网络(LSTM)进行序列预测
文件大小:343KB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-02-27 01:14:06
deep-learning time-series jupyter tensorflow recurrent-neural-networks
张量流-lstm回归 这是基于循环网络的回归器的示例: 目的是根据以前使用LSTM架构的观察结果,在本示例中预测连续值,sin和cos函数。 本示例已更新为与tensrflow-1.1.0兼容的新版本。 这个新版本使用了一个库 ,该库提供了一个API,可基于张量流创建深度学习模型和实验。 安装并运行 创建一个虚拟环境 建议您为安装程序创建一个virtualenv,因为此示例高度依赖于需求文件中设置的版本。 使用python3 $ mkvirtualenv -p python3 ltsm (ltsm) $ 使用python2 $ mkvirtualenv ltsm (ltsm) $ 安
【文件预览】:
tensorflow-lstm-regression-master
----lstm_weather.ipynb(168KB)
----polyaxon_lstm_sin_cos.ipynb(99KB)
----old_requirements.txt(100B)
----lstm_xsin.ipynb(97KB)
----lstm_sin_cos.ipynb(106KB)
----data()
--------QCLCD_PDX_20150901.csv(115KB)
----polyaxon_experiement.py(2KB)
----polyaxon_lstm_sin.ipynb(46KB)
----LICENSE(1KB)
----lstm_sin.ipynb(45KB)
----data_processing.py(3KB)
----__init__.py(0B)
----polyaxon_lstm_xsin.ipynb(60KB)
----requirements.txt(108B)
----.gitignore(901B)
----README.md(2KB)
----lstm.py(2KB)