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 20:55:26 浏览: 100
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

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