第1关：Hello，Tensorflow

本关任务：编写使用python一个Tensorlfow的Hello，World程序。

import tensorflow as tf
c = tf.constant('Hello World')
sess = tf.Session()
print(sess.run(c))
sess.close()

第2关：计算图与会话

本关任务：使用Tensorflow实现矩阵乘法。

# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tfdef matmul(a,b):'''a(list):矩阵ab(list):矩阵bresult(ndarray):矩阵相乘结果'''#********* Begin *********#a = tf.constant(a)b = tf.constant(b)c = tf.matmul(a,b)with tf.Session() as sess:result=sess.run(c)#********* End *********#return result

第3关：Tensorflow实现线性回归

本关任务：使用Tensorflow实现线性回归方法，并对股票数进行预测。

# -*- coding: utf-8 -*-
import math
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import scale
import tensorflow as tf
def preprocess_data(df):'''df(DataFrame):原始数据X(ndarray):处理后数据特征y(ndarray):处理后数据标签'''#*********Bengin*********## 定义预测列变量，它存放研究对象的标签名forecast_col = 'Adj. Close' # 定义预测天数，这里设置为所有数据量长度的1%forecast_out = int(math.ceil(0.1*len(df)))# 只用到df中下面的几个字段['Adj. Open', 'Adj. High', 'Adj. Low', 'Adj. Close', 'Adj. Volume']df = df[['Adj. Open', 'Adj. High', 'Adj. Low', 'Adj. Close', 'Adj. Volume']]    # 构造两个新的列# HL_PCT为股票最高价与最低价的变化百分比df['HL_PCT'] = (df['Adj. High'] - df['Adj. Close']) / df['Adj. Close'] * 100.0# HL_PCT为股票收盘价与开盘价的变化百分比df['PCT_change'] = (df['Adj. Close'] - df['Adj. Open']) / df['Adj. Open'] * 100.0# 下面为真正用到的特征字段['Adj. Close', 'HL_PCT', 'PCT_change', 'Adj. Volume']df = df[['Adj. Close', 'HL_PCT', 'PCT_change', 'Adj. Volume']]# 因为scikit-learn并不会处理空数据，需要把为空的数据都设置为一个比较难出现的值，这里取-9999，df.fillna(-99999, inplace=True)# 用label代表该字段，是预测结果df['label'] = df[forecast_col].shift(-forecast_out)#构造XX = np.array(df.drop(['label'], 1))   X = scale(X)X = X[:-forecast_out]# 抛弃label列中为空的那些行df.dropna(inplace=True)y = np.array(df['label'])#将标签reshape成(-1，1)y = y.reshape(-1,1)#*********End*********#return X,y
def tf_predict(sess,train_data,train_label,test_data,lr,n_iters):'''sess:tf.Session创建的会话train_data(ndarray):训练数据train_label(ndarray):训练标签test_data(ndarray):测试数据lr(float):学习率n_iters(int):训练轮数test_predict(ndarray):测试集预测标签'''#*********Bengin*********#data = tf.placeholder(tf.float32, [None, 4])real_label = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])weight = tf.Variable(tf.random_normal([4, 1]), dtype=tf.float32)bias = tf.Variable(tf.ones([1]), dtype=tf.float32)y_label = tf.add(tf.matmul(data, weight), bias)loss = tf.reduce_mean(tf.square(real_label - y_label))train = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(loss)sess.run(tf.global_variables_initializer())for i in range(n_iters):sess.run(train,feed_dict={data: train_data, real_label: train_label})    test_predict = sess.run(y_label,feed_dict={data: test_data})sess.close()#*********End*********#return test_predict

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