我有一个目前在tensorflow中实现的神经网络，但我在训练后进行预测时遇到问题，因为我有一个conv2d_transpose操作，并且这些操作的形状取决于批量大小。我有一个层需要output_shape作为参数:defdeconvLayer(input,filter_shape,output_shape,strides):W1_1=weight_variable(filter_shape)output=tf.nn.conv2d_transpose(input,W1_1,output_shape,strides,padding="SAME")returnoutput这实际上用在我构建

我正在学习教程并可以浏览代码，训练神经网络并评估其准确性。但我不知道如何在新的单个输入(字符串)上使用经过训练的模型来预测其标签。你能建议如何做到这一点吗？教程:https://medium.freecodecamp.org/big-picture-machine-learning-classifying-text-with-neural-networks-and-tensorflow-d94036ac2274session代码:#Launchthegraphwithtf.Session()assess:sess.run(init)#Trainingcycleforepochinran

AR预测模型的Matlab实现时间序列模型建模流程图#mermaid-svg-UDl3OGnf5kI0MUWB{font-family:"trebuchetms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-UDl3OGnf5kI0MUWB.error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-UDl3OGnf5kI0MUWB.error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-UDl3OGnf5kI0MUWB.edge-thickne

data2=pd.DataFrame(data1['kwh'])data2kwhdate2012-04-1214:56:501.2564002012-04-1215:11:551.4307502012-04-1215:27:011.3699102012-04-1215:42:061.3593502012-04-1215:57:101.3056802012-04-1216:12:101.2877502012-04-1216:27:141.2459702012-04-1216:42:191.2822802012-04-1216:57:241.3657102012-04-1217:12:28

我正在使用MNIST教程中的代码:feature_columns=[tf.contrib.layers.real_valued_column("",dimension=4)]classifier=tf.contrib.learn.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,hidden_units=[10,20,10],n_classes=2,model_dir="/tmp/iris_model")classifier.fit(x=np.array(train,dtype='float32'),y=np.array(y_tr,dtype=

我有一个包含5年时间序列的.csv文件，具有小时分辨率(商品价格)。根据历史数据，我想创建第6年的价格预测。我在www上阅读了几篇关于此类程序的文章，我的代码基本上基于那里发布的代码，因为我对Python(尤其是statsmodels)和统计的知识最多是有限的。那些是链接，对于那些感兴趣的人:http://www.seanabu.com/2016/03/22/time-series-seasonal-ARIMA-model-in-python/http://www.johnwittenauer.net/a-simple-time-series-analysis-of-the-sp-50

我正在尝试使用pythonstatsmodels进行样本外预测。我不想只预测训练集末尾的下一个x个值，但我想一次预测一个值并在预测时考虑实际值。换句话说，我想做滚动1期预测，但我不想每次都重新校准模型。我能找到的最接近的帖子在这里:ARMAout-of-samplepredictionwithstatsmodels但是，这使用的是ARMA而不是ARIMA。我怎样才能用ARIMA实现这个或者有更好的方法吗？我知道我实际上可以提取系数并自己应用一个函数，但在我的代码中，我使用的ARIMA模型随着时间的推移是动态的，因此使用的系数和滞后值的数量不是恒定的。任何帮助将不胜感激。

我正在使用Keras来预测时间序列。作为标准，我使用20个纪元。我想通过对20个时期中的每一个时期进行预测来检查我的模型是否学习良好。通过使用model.predict()我在所有时期中只得到一个预测(不确定Keras如何选择它)。我想要所有预测，或者至少是10个最好的预测。有人知道如何帮助我吗？ 最佳答案 我觉得这里有点困惑。epoch仅在训练神经网络时使用，因此当训练停止时(在本例中，在第20个epoch之后)，权​​重对应于在最后一个epoch上计算的权重。Keras在每个时期后的训练期间在验证集上打印当前损失值。如果每个时期

我想使用KerasCNN构建二元分类器。我有大约6000行输入数据，如下所示:>>print(X_train[0])[[[-1.06405307-1.06685851-1.05989663-1.06273152][-1.06295958-1.06655996-1.05969803-1.06382503][-1.06415248-1.06735609-1.05999593-1.06302975][-1.06295958-1.06755513-1.05949944-1.06362621][-1.06355603-1.06636092-1.05959873-1.06173742][-1.06

我正在分析一些地理数据，并试图根据时间和地理位置预测/预测下一次事件的发生。数据顺序如下(附示例数据)TimestampLatitudeLongitudeEvent13307266102.8640097270.64039541"EventA"13311695102.808291270.47394645"EventA"13314940102.8224052270.6308513"EventA"13318949102.8340212870.64103035"EventA"13334397102.8472624270.66790352"EventA"第一步是将其分为100个区域，以降低维度和