来源

这个例子Support of tensorflow.keras instead of keras
https://github.com/philipperemy/keras-tcn/tree/master/tasks

数据

month milk_production_pounds
1962-01 589
1962-02 561
1962-03 640
1962-04 656
1962-05 727
1962-06 697
1962-07 640
1962-08 599
。。。。。。。。。。
1975-09 817
1975-10 827
1975-11 797
1975-12 843

代码

加载包

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from tensorflow.keras import Input, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tcn import TCN

说明

这个例子非常简单，
为了简单起见一切都是训练集
输入输入没有normalization正则化。

读取数据

milk = pd.read_csv('monthly-milk-production-pounds-p.csv', index_col=0, parse_dates=True)
print(milk.head())

lookback_window = 12  # 月
milk = milk.values  # 为了简单起见，这里保留np数组

x, y = [], []
for i in range(lookback_window, len(milk)):x.append(milk[i - lookback_window:i])y.append(milk[i])
x = np.array(x)
y = np.array(y)
print(x.shape)
print(y.shape)

设定参数

i = Input(shape=(lookback_window, 1))
m = TCN()(i)
m = Dense(1, activation='linear')(m)

搭建模型

model = Model(inputs=[i], outputs=[m])

model.summary()

设置优化器

model.compile('adam', 'mae')

模型拟合

print('Train...')
model.fit(x, y, epochs=100, verbose=2)
p = model.predict(x)

可视化

plt.plot(p)
plt.plot(y)
plt.title('Monthly Milk Production (in pounds)')
plt.legend(['predicted', 'actual'])
p```lt.show()

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