深度学习loss值变为0_利用TensorFlow2.0为胆固醇、血脂、血压数据构建时序深度学习模型（python源代码）...

背景数据描述

胆固醇、高血脂、高血压是压在广大中年男性头上的三座大山，如何有效的监控他们，做到早发现、早预防、早治疗尤为关键，趁着这个假期我就利用TF2.0构建了一套时序预测模型，一来是可以帮我预发疾病，二来也可以体验下TF2.0的特性

先来看下数据结构：

date表示的是测量日期
cholesterol代表胆固醇数值
blood_fat代表血脂
blood_pressure代表血压

整个的建模思路就是将这三个数值一起构建时序模型，因为这三个指标不能独立来看，他们是相互有影响的，互为特征和目标值。

代码详解

废话不多说，我们先看下完整的代码，代码比较长，我把整个代码分为数据探查、网络构建、模型训练、模型保存和预测这4个模块进行拆分并讲解，可以参见代码中的注释进行模块区分。环境使用的是python3.7、TensorFlow2.0版本。（完整代码见文末）

1数据探查

在数据探查模块使用了pandas将数据读取进来，然后用diff函数构建了时序数据的增长率曲线图，因为做时序数据预测，更多地是去看数据的增长或者降低趋势。通过matplotlib可以把数据的成长曲线画出来：

2网络结构构建

使用的是标准的lstm网络结构，可以通过model.summary函数将深度学习网络结构打印出来，如下图所示：

3模型训练

在模型训练环节主要是构建了收敛函数MSPE，MSPE是一种残差收敛算法，具体计算公式比较简单：

(y_true - y_pred)**2/(tf.maximum(y_true**2,1e-7))

4模型存储和预测

第四部分先使用model.save这个TF的官方模型保持函数将模型保存到本地，建议尽量使用这种官方的模型保持方案。

然后load模型对象，用model.predict函数对下一阶段的3个指标数据做一个预测。最终的预测结果存放在arr_predict对象中，预测结果为：

[[0.26552328，0.33151102，0]]

以上预测的是数据的增长率，假设最后一阶段的三个指标的数据分别为4.5、3.2、119，那么最终下一阶段的预测值就是：

[[4.5+0.26552328，3.2+0.33151102，119+0]]

完整代码如下，有兴趣的同学可以跑一跑玩一玩。

import

深度学习loss值变为0_利用TensorFlow2.0为胆固醇、血脂、血压数据构建时序深度学习模型（python源代码）...相关推荐

利用TensorFlow2.0为胆固醇、血脂、血压数据构建时序深度学习模型(python完整源代码)
背景数据描述胆固醇.高血脂.高血压是压在广大中年男性头上的三座大山,如何有效的监控他们,做到早发现.早预防.早治疗尤为关键,趁着这个假期我就利用TF2.0构建了一套时序预测模型,一来是可以帮我预发疾 ...
python血压测量程序代码_利用TensorFlow2.0为胆固醇、血脂、血压数据构建时序深度学习模型（python源代码）...
背景数据描述胆固醇.高血脂.高血压是压在广大中年男性头上的三座大山,如何有效的监控他们,做到早发现.早预防.早治疗尤为关键,趁着这个假期我就利用TF2.0构建了一套时序预测模型,一来是可以帮我预发疾 ...
python测量血压_利用TensorFlow2.0为胆固醇、血脂、血压数据构建时序深度学习模型(python完整源代码)...
import numpy as np import pandas as pd? import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf? fro ...
深度学习环境配置Win10+CUDA+cuDNN+Tensorflow2.0+PyTorch1.2+Python3.7.6
系统环境:Win10 Python版本:3.7.6 CUDA版本:10.0 cuDNN版本:7.6.5 Tensorflow-gpu版本:2.0.1 PyTorch版本:1.2.0 深度学习环境配置W ...
【深度学习】利用tensorflow2.0卷积神经网络进行卫星图片分类实例操作详解
本文的应用场景是对于卫星图片数据的分类,图片总共1400张,分为airplane和lake两类,也就是一个二分类的问题,所有的图片已经分别放置在2_class文件夹下的两个子文件夹中.下面将从这个实例 ...
diskgeniusv4.4.0_入门TensorFlow2.0
今天老师带领我们入门TensorFlow2.0.至于tensorflow2.0是啥嘛,详细的可以度娘一下.我简述一下,就是一个end-to-end machine-Learning open sour ...
神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战(笔记)(五)(NumPy科学计算库＜2＞python)
数组元素的切片一维数组 #一维数组 #切片方法和Python序列数据结构的切片一样 a=np.array([0,1,2,3,4],dtype=np.int64)#占用新的内存 #不包括结束位置 pr ...
神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战(笔记)(五)(NumPy科学计算库＜1＞python)
多维数组形状(Shape): 是一个元组,描述数组的维度,以及各个维度的长度. 长度(Length): 某个维度中的元素个数. 数字单门课程成绩 1*课程成绩一维数组多门课程成绩 n*课程成绩 ...
强化学习 11 —— REINFORCE 算法推导与 tensorflow2.0 代码实现
在上篇文章强化学习--Policy Gradient 公式推导介绍了 Policy Gradient 的推导: ∇ θ J ( θ ) ≈ 1 m ∑ i = 1 m R ( τ i ) ∑ t = ...

深度学习loss值变为0_利用TensorFlow2.0为胆固醇、血脂、血压数据构建时序深度学习模型（python源代码）...

代码详解

深度学习loss值变为0_利用TensorFlow2.0为胆固醇、血脂、血压数据构建时序深度学习模型（python源代码）...相关推荐

最新文章

热门文章