在本文中，我们将看到深度混合学习如何应用于时间序列数据，以及它是否与图像数据一样有效。 在这篇文章中，我将使用Kaggle的太阳黑子数据。...由于回归是一个监督学习问题，我们需要目标值，目标值中滞后的时间序列数据变成这样的特征值: ? 我们将采用窗口或缓冲区方法，其中我们必须考虑适当的窗口大小。然后我们将序列或序列数据的窗口从左到右移动。..., epochs=200, validation_data=tensor_test_dataset) 模型评估 接下来我们将看到如何评估我们的模型。...在以后的一篇文章中，我将包括时间序列数据的各种模型评估指标。但在这种情况下，我们将使用MAE作为度量标准。...在我使用TensorFlow的深度学习进行后期时间序列预测时，我只使用了一个简单的深度神经网络就得到了更好的结果。
Dataset的API为TensorFlow中引入了两个新的抽象概念： 1、tf.data.Dataset表示一个元素的序列，在这个序列中每个元素包含一个或多个Tensor对象。...相反你必须在TensorFlow表达式中使用返回的tf.Tensor对象，并且将这个表达式的结果传给tf.Session.run()来获取下一个元素和推动迭代器。）...tf.data.TFRecordDataset类可以让你将一个或多个TFRecord文件的内容作为输入管道的一部分进行流式处理。...这个实现使用了标准的TensorFlow的操作来将一个元素转换成另一个。 这节包含了如何使用Dataset.map()的常用例子。...但是，很多模型（比如序列模型）处理的输入数据会有不同的大小（比如不同长度的序列）。
具有多个输入的真实世界模型的一个示例是文本分类模型，该模型可以查看输入文本中的单词和字符序列。...然后可以使用标准的 Python 序列化和反序列化方法（例如 Pickle 或 HD5）将此dict保存到磁盘或任何其他存储介质中。 您也可以将 Python dict直接写入磁盘上的文件。...在需要时将引用显式类型。 从定义上讲，tf.data.Dataset是一个或多个张量对象的元素序列，称为分量； 数据集中的每个元素都具有相同的结构。...创建数据集对象 可以使用两种主要方法创建数据集对象： 从源创建： 来自内存中的numpy / tensorflow对象 使用TFRecords来自磁盘 将转换应用于现有数据集： 从一个或多个数据集构造一个数据集...函数式 API 函数式 API 比顺序 API 可以构建更高级的模型。 例如，如果您需要一个具有多个输入和多个输出的模型，则无法使用顺序 API。 函数式 API 提供了这种灵活性。
此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。...Dataset API的导入 在TensorFlow 1.3中，Dataset API是放在contrib包中的： ?...而在TensorFlow 1.4中，Dataset API已经从contrib包中移除，变成了核心API的一员： ?...（2）batch batch就是将多个元素组合成batch，如下面的程序将dataset中的每个元素组成了大小为32的batch： ?...（4）repeat repeat的功能就是将整个序列重复多次，主要用来处理机器学习中的epoch，假设原先的数据是一个epoch，使用repeat(5)就可以将之变成5个epoch： ?
Dataset API的导入 在TensorFlow 1.3中，Dataset API是放在contrib包中的： tf.contrib.data.Dataset 而在TensorFlow 1.4中，Dataset...API已经从contrib包中移除，变成了核心API的一员： tf.data.Dataset 下面的示例代码将以TensorFlow 1.4版本为例，如果使用TensorFlow 1.3的话，需要进行简单的修改...参考Google官方给出的Dataset API中的类图： 在初学时，我们只需要关注两个最重要的基础类：Dataset和Iterator。 Dataset可以看作是相同类型“元素”的有序列表。...（2）batch batch就是将多个元素组合成batch，如下面的程序将dataset中的每个元素组成了大小为32的batch： dataset = dataset.batch(32) （3）shuffle...) （4）repeat repeat的功能就是将整个序列重复多次，主要用来处理机器学习中的epoch，假设原先的数据是一个epoch，使用repeat(5)就可以将之变成5个epoch： dataset
此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。...Dataset API的导入 在TensorFlow 1.3中，Dataset API是放在contrib包中的： tf.contrib.data.Dataset 而在TensorFlow 1.4中，...Dataset API已经从contrib包中移除，变成了核心API的一员： tf.data.Dataset 下面的示例代码将以TensorFlow 1.4版本为例，如果使用TensorFlow 1.3...（2）batch batch就是将多个元素组合成batch，如下面的程序将dataset中的每个元素组成了大小为32的batch： dataset=dataset.batch(32) （3）shuffle...) （4）repeat repeat的功能就是将整个序列重复多次，主要用来处理机器学习中的epoch，假设原先的数据是一个epoch，使用repeat(5)就可以将之变成5个epoch： dataset
使用 TensorFlow r1.4 之后 release 的 Dataset API 读取数据； 2....TensorFlow：使用Dataset API 在之前的篇章中我们都使用 TensorFlow 的 placeholder 接入训练数据，这一篇我们使用一种新的方式 TensorFlow 在 r1.3...版本之后引入的 Dataset API 来读取数据。...参考 Google 官方给出的 Dataset API 中的类图 [3]，使用 TensorFlow 的 Dataset API，首先引入两个抽象概念： 1. tf.data.Dataset 表示一系列元素...，其中每个元素包含一个或多个 Tensor 对象。
此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。...Dataset API的导入 在TensorFlow 1.3中，Dataset API是放在contrib包中的： tf.contrib.data.Dataset 而在TensorFlow 1.4中，Dataset...API已经从contrib包中移除，变成了核心API的一员： tf.data.Dataset 下面的示例代码将以TensorFlow 1.4版本为例，如果使用TensorFlow 1.3的话，需要进行简单的修改...（2）batch batch就是将多个元素组合成batch，如下面的程序将dataset中的每个元素组成了大小为32的batch： dataset = dataset.batch(32) （3）shuffle...) （4）repeat repeat的功能就是将整个序列重复多次，主要用来处理机器学习中的epoch，假设原先的数据是一个epoch，使用repeat(5)就可以将之变成5个epoch： dataset
的内置API——Dataset，接下来就如何使用该API向模型中导入数据进行介绍。...幸运的是，TensorFlow有一个内置的API——Dataset，它更容易完成这项任务，因此，使用内置的输入管道（Pipeline），不要使用‘feed-dict’。...array dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x) 我们也可以通过多个numpy数组，一个典型的例子是当我们将数据分为特征和标签时 features...API我们可以使用批处理方法（BATCH_SIZE），该方法会自动将数据集批量化为所提供的大小。...你可以写一段代码获取你的数据， 将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer)，将协议内存块序列化为一个字符串， 并且通过tf.python_io.TFRecordWriter
所以接下来会从 character RNN 开始（预测句子中出现的下一个角色），继续介绍RNN，这可以让我们生成一些原生文本，在过程中，我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。...100 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(encoded[:train_size]) 将序列数据集切分成多个窗口 现在训练集包含一个单独的长序列...所以，得使用数据集的window()方法，将这个长序列转化为许多小窗口文本。每个实例都是完整文本的相对短的子字符串，RNN只在这些子字符串上展开。这被称为截断沿时间反向传播。...但复杂模型上不能这么做，比如将Conv1D层与循环层混合使用时。对这种情况，需要使用Functional API 或 Subclassing API 显式计算遮挡张量，然后将其传给需要的层。...这就是为什么多头注意力层使用了多个不同的值、键、查询的线性变换：这可以让模型将词表征投影到不同的亚空间，每个关注于词特性的一个子集。
概述 Tf.distribute.Strategy 是一个可在多个 GPU、多台机器或 TPU 上进行分布式训练的 TensorFlow API。...来自 TensorFlow 它还实现了其他性能优化。例如，静态优化，可以将小张量上的多个全归约（all-reduce）转化为大张量上较少的全归约（all-reduce）。...在副本上对变量的更新将先进行聚合，然后再应用于变量。 注：此策略处于 experimental 阶段，我们目前正在进行改进，使其能够用于更多场景。敬请期待 API 的未来变化。...具体来说，在同步训练期间，在将梯度应用于每个并行实例之前，它会对梯度的所有副本求和（sum-over-all-replicas）。...其他主题 在此部分，我们将介绍与多个用例相关的主题。
Data API 整个Data API都是围绕数据集dataset的概念展开的：可以猜得到，数据集表示一连串数据项。...为了将实例进一步打散，一个常用的方法是将源数据分成多个文件，训练时随机顺序读取。但是，相同文件中的实例仍然靠的太近。为了避免这点，可以同时随机读取多个文件，做交叉。...整合 为了让代码可复用，将前面所有讨论过的东西编程一个小函数：创建并返回一个数据集，可以高效从多个csv文件加载加州房价数据集，做预处理、打散、选择性重复，做批次（见图3-2）： def csv_reader_dataset...可以将序列化的Person对象存储为TFRecord文件，然后可以加载和解析。...练习 为什么要使用Data API ？ 将大数据分成多个文件有什么好处？ 训练中，如何断定输入管道是瓶颈？如何处理瓶颈？ 可以将任何二进制数据存入TFRecord文件吗，还是只能存序列化的协议缓存？
API 可以完成上述过程中所需的所有操作，其过程如下图所示： ?...Protocol Buffers 是一种简洁高效的序列化格式化的方法，其采用了语言无关，平台无关且可扩展的机制。...采用这种方式的优势在于： 1、采用二进制格式存储，减少存储空间，提高读取效率 2、针对TensorFlow框架进行优化，支持合并多个数据源，并且支持TensorFlow内置的其他数据预处理方式 3、支持序列化数据的存储...从文件中读取数据信息，如果是类别，长度，高度等数值型数据就转换成Int64List, FloatList格式的特征，如果是图片等raw data，则直接读取其二进制编码内容，再转换成BytesList即可 2、将多个特征合并为...buffer中的内容序列化之后， 将其内容写入到文件中 至此，MNIST的tfrecord文件就制作完成了。
使用tf.data.Dataset API 执行数据加载。 Keras和Tensorflow在其所有训练和评估功能中接受数据集。...因此，将数据存储为数千个单独的文件并不理想。我们将在少量文件中批量处理它们，并使用tf.data.Dataset的强大功能一次性读取多个文件。...如果文件太少，例如一两个文件，那么就无法并行获取多个文件的优势。 TFRecord文件格式 Tensorflow用于存储数据的首选文件格式是基于protobuf的TFRecord格式。...对于构建为层序列的模型，Keras提供了Sequential API。...卷积将神经网络将一系列滤波器应用于图像的原始像素数据以提取和学习更高级别的特征，使得该模型能够将这些特征用于分类。
使用 tf.data.Dataset API 执行数据加载。 Keras 和 Tensorflow 在其所有训练和评估功能中接受数据集。...因此，将数据存储为数千个单独的文件并不理想。我们将在少量文件中批量处理它们，并使用 tf.data.Dataset 的强大功能一次性读取多个文件。...如果文件太少，例如一两个文件，那么就无法并行获取多个文件的优势。 TFRecord 文件格式 Tensorflow 用于存储数据的首选文件格式是基于 protobuf 的 TFRecord 格式。...对于构建为层序列的模型，Keras 提供了 Sequential API。...卷积将神经网络将一系列滤波器应用于图像的原始像素数据以提取和学习更高级别的特征，使得该模型能够将这些特征用于分类。
Discords 分析利用滑动窗口将时间序列分割成多个子序列，并计算子序列之间的距离（例如，欧几里德距离）以找到时间序列数据中的不一致。...子序列聚类也将子序列分割应用于时间序列数据，并采用子序列作为每个时间点的特征，其中滑动窗口的大小为特征的数量。...Scikit-learn API 在构建机器学习管道的开始，需要进行大量实验来调整或分析算法。...在 TODS 中，Scikit-learn 类似 API 可用于大多数模块，允许用户灵活地将单个函数调用到实验脚本中。这是一个调用矩阵配置文件的示例，用于使用 UCR 数据集识别模式异常值。 # !...and problem df = pd.read_csv(table_path) dataset = generate_dataset(df, target_index=target_index)
在本文中，我想介绍一个开源项目，用于构建机器学习管道以检测时间序列数据中的异常值。本文将简要介绍三种常见的异常值以及相应的检测策略。...然后将提供基于两个支持的 API 的示例代码：用于开发时间序列异常值检测管道的 TODS API 和用于使用第三方包进行实验的 scikit-learn API。...Discords 分析利用滑动窗口将时间序列分割成多个子序列，并计算子序列之间的距离（例如，欧几里德距离）以找到时间序列数据中的不一致。...子序列聚类也将子序列分割应用于时间序列数据，并采用子序列作为每个时间点的特征，其中滑动窗口的大小为特征的数量。...在 TODS 中，Scikit-learn 类似 API 可用于大多数模块，允许用户灵活地将单个函数调用到实验脚本中。这是一个调用矩阵配置文件的示例，用于使用 UCR 数据集识别模式异常值 [5]。
本篇文章将利用TensorFlow2.0建立时间序列RNN模型，对国内的新冠肺炎疫情结束时间进行预测。 一，准备数据 本文的数据集取自tushare，获取该数据集的方法参考了以下文章。...WINDOW_SIZE = 8 def batch_dataset(dataset): dataset_batched = dataset.batch(WINDOW_SIZE,drop_remainder...此处选择使用函数式API构建任意结构模型。...注：循环神经网络调试较为困难，需要设置多个不同的学习率多次尝试，以取得较好的效果。...# 注: 该预测偏悲观，并且存在问题，如果将每天新增治愈人数加起来，将超过累计确诊人数。
YJango/TFRecord-Dataset-API ---- 优势 一、为什么用Dataset API？ 1....Dataset API：将数据直接放在graph中进行处理，整体对数据集进行上述数据操作，使代码更加简洁。 2....对接性：TensorFlow中也加入了高级API （Estimator、Experiment，Dataset）帮助建立网络，和Keras等库不一样的是：这些API并不注重网络结构的搭建，而是将不同类型的操作分开...若使用Dataset API导入数据，后续还可选择与Estimator对接。 二、为什么用TFRecord？...执行解析函数 创建好解析函数后，将创建的parse_function送入dataset.map()得到新的数据集 new_dataset = dataset.map(parse_function) 2.2
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