优化这段代码import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv1D, Flatten, InputLayer, concatenate # 加载数据 data = pd.read_csv('pv_data.csv') X = data[['temperature', 'humidity', 'wind_speed', 'cloud_cover']].values y = data['pv_power'].values # 数据预处理 X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0) y = (y - np.mean(y)) / np.std(y) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.8) X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:] y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:] # 构建模型 model = Sequential() model.add(InputLayer(input_shape=(X_train.shape[1],))) model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) # 评估模型 mse = model.evaluate(X_test, y_test) print('MSE: %.4f' % mse)

时间: 2023-05-10 10:55:26 浏览: 224
这段代码的优化需要考虑以下几个方面: 1. 导入模块的顺序:一般来说,先导入标准库,再导入第三方库,最后导入自己的模块。因此,应该将numpy、pandas、tensorflow放在前面导入。 2. 模块的别名:为了提高代码的可读性,可以给模块起一个简短的别名,比如np、pd、tf。 3. 导入模块的方式:可以只导入需要的函数或类,而不是整个模块。比如,只需要用到Sequential、Dense、Conv1D、Flatten、InputLayer和concatenate这几个类,可以直接导入它们,而不是导入整个tensorflow.keras.layers模块。 4. 代码格式:为了提高代码的可读性,可以按照一定的格式排版,比如缩进、空格、换行等。 因此,优化后的代码如下: import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import (Dense, Conv1D, Flatten, InputLayer, concatenate) # 定义模型 model = Sequential([ InputLayer(input_shape=(10,)), Dense(64, activation='relu'), Dense(32, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 x_train = np.random.rand(100, 10) y_train = np.random.randint(2, size=(100,)) model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) # 预测结果 x_test = np.random.rand(10, 10) y_pred = model.predict(x_test) print(y_pred)
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mport numpy as np import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras.datasets import mnist from keras import backend as K from keras.optimizers import Adam import skfuzzy as fuzz import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 绘制损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt import time from sklearn.metrics import accuracy_score data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") # 读取数据文件 # Split data into input and output variables X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 数据预处理 y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 start_time=time.time() model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128) # 使用DNFN模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred= np.argmax(y_pred, axis=1) print(y_pred) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) end_time = time.time() print("Total time taken: ", end_time - start_time, "seconds")获得运行结果并分析

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pickle as pkl import pandas as pd import tensorflow.keras from tensorflow.keras.models import Sequential, Model, load_model from tensorflow.keras.layers import LSTM, GRU, Dense, RepeatVector, TimeDistributed, Input, BatchNormalization, \ multiply, concatenate, Flatten, Activation, dot from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import plot_model from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau df = pd.read_csv('lorenz.csv') signal = df['signal'].values.reshape(-1, 1) x_train_max = 128 signal_normalize = np.divide(signal, x_train_max) def truncate(x, train_len=100): in_, out_, lbl = [], [], [] for i in range(len(x) - train_len): in_.append(x[i:(i + train_len)].tolist()) out_.append(x[i + train_len]) lbl.append(i) return np.array(in_), np.array(out_), np.array(lbl) X_in, X_out, lbl = truncate(signal_normalize, train_len=50) X_input_train = X_in[np.where(lbl <= 9500)] X_output_train = X_out[np.where(lbl <= 9500)] X_input_test = X_in[np.where(lbl > 9500)] X_output_test = X_out[np.where(lbl > 9500)] # Load model model = load_model("model_forecasting_seq2seq_lstm_lorenz.h5") opt = Adam(lr=1e-5, clipnorm=1) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=opt, metrics=['mae']) #plot_model(model, to_file='model_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) # Train model early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=20, verbose=1, mode='min', restore_best_weights=True) #reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=9, verbose=1, mode='min', min_lr=1e-5) #history = model.fit(X_train, y_train, epochs=500, batch_size=128, validation_data=(X_test, y_test),callbacks=[early_stop]) #model.save("lstm_model_lorenz.h5") # 对测试集进行预测 train_pred = model.predict(X_input_train[:, :, :]) * x_train_max test_pred = model.predict(X_input_test[:, :, :]) * x_train_max train_true = X_output_train[:, :] * x_train_max test_true = X_output_test[:, :] * x_train_max # 计算预测指标 ith_timestep = 10 # Specify the number of recursive prediction steps # List to store the predicted steps pred_len =2 predicted_steps = [] for i in range(X_output_test.shape[0]-pred_len+1): YPred =[],temdata = X_input_test[i,:] for j in range(pred_len): Ypred.append (model.predict(temdata)) temdata = [X_input_test[i,j+1:-1],YPred] # Convert the predicted steps into numpy array predicted_steps = np.array(predicted_steps) # Plot the predicted steps #plt.plot(X_output_test[0:ith_timestep], label='True') plt.plot(predicted_steps, label='Predicted') plt.legend() plt.show()

代码出现上述问题,完整代码如下import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense import pandas as pd import numpy as np import cv2 import os # 构建模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(80, 160, 3))) # (None, 80, 160, 3) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(62, activation='softmax')) # 36表示0-9数字和A-Z(a-z)字母的类别数 # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 验证码图片加载 # 定义训练数据和标签的文件夹路径 train_data_folder = r'C:\Users\CXY\PycharmProjects\pythonProject\data\train' train_labels_folder = r'C:\Users\CXY\PycharmProjects\pythonProject\data' # 加载训练数据 train_data = [] train_labels = [] # 遍历训练数据文件夹,读取每个图片并添加到训练数据列表 for filename in os.listdir(train_data_folder): img_path = os.path.join(train_data_folder, filename) img = cv2.imread(img_path) train_data.append(img) # 遍历训练标签文件夹,读取每个标签并添加到训练标签列表 for filename in os.listdir(train_labels_folder): label_path = os.path.join(train_labels_folder, filename) label = cv2.imread(label_path, 0) # 读取灰度图像 train_labels.append(label) # 转换训练数据和标签为NumPy数组 train_data = np.array(train_data) train_labels = np.array(train_labels) # 训练模型 model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32) # 保存模型 model.save('captcha_model.h5')

检查下述代码并修改错误import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense import pandas as pd import numpy as np import cv2 import os 构建模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(80, 160, 3))) # (None, 80, 160, 3) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(62, activation='softmax')) # 36表示0-9数字和A-Z(a-z)字母的类别数 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) 验证码图片加载 定义训练数据和标签的文件夹路径 train_data_folder = r'C:\Users\CXY\PycharmProjects\pythonProject\data\train' train_labels_folder = r'C:\Users\CXY\PycharmProjects\pythonProject\data' 加载训练数据 train_data = [] train_labels = pd.read_csv(r'C:\Users\CXY\PycharmProjects\pythonProject\data\traincodes.csv')['code'].values 遍历训练数据文件夹,读取每个图片并添加到训练数据列表 for filename in os.listdir(train_data_folder): img_path = os.path.join(train_data_folder, filename) img = cv2.imread(img_path) train_data.append(img) # 遍历训练标签文件夹,读取每个标签并添加到训练标签列表 for filename in os.listdir(train_labels_folder): label_path = os.path.join(train_labels_folder, filename) label = cv2.imread(label_path, 0) # 读取灰度图像 train_labels.append(label) 转换训练数据和标签为NumPy数组 train_data = np.array(train_data) train_labels = np.array(train_labels) 训练模型 model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32) 保存模型 model.save('captcha_model.h5')

import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import r2_score,median_absolute_error,mean_absolute_error # 读取数据 data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据rnn.csv') dataset = data.values # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) dataset = scaler.fit_transform(dataset) # 分割训练集和测试集 train_size = int(len(dataset) * 0.67) test_size = len(dataset) - train_size train, test = dataset[0:train_size, :], dataset[train_size:len(dataset), :] # 将数据集转化为适合GRU的数据格式 def create_dataset(dataset): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset)-1): a = dataset[i:(i+1), :] X.append(a) Y.append(dataset[i+1, :]) return np.array(X), np.array(Y) train_X, train_Y = create_dataset(train) train_Y = train_Y[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 test_X, test_Y = create_dataset(test) test_Y = test_Y[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 # 定义GRU模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.GRU(units=64, return_sequences=True, input_shape=(1, 3)), tf.keras.layers.GRU(units=32), tf.keras.layers.Dense(3)]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 model.fit(train_X, train_Y, epochs=100, batch_size=16, verbose=2) # 预测测试集 test_predict = model.predict(test_X) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) #test_Y = scaler.inverse_transform(test_Y.reshape(-1, 1)) # 计算RMSE误差 rmse = np.sqrt(np.mean((test_predict - test_Y) ** 2)) print('Test RMSE:',rmse) # 预测下一个月的销量 last_month_sales = data.tail(1).values last_month_sales = scaler.transform(last_month_sales) next_month_sales = model.predict(np.array([last_month_sales])) next_month_sales = scaler.inverse_transform(next_month_sales) print('Next month sales:',next_month_sales[0][0])预测结果不够准确,如何增加准确率

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