原文：【tensorflow2.0】处理时间序列数据
国内的新冠肺炎疫情从发现至今已经持续 个多月了，这场起源于吃野味的灾难给大家的生活造成了诸多方面的影响。 有的同学是收入上的，有的同学是感情上的，有的同学是心理上的，还有的同学是体重上的。 那么国内的新冠肺炎疫情何时结束呢 什么时候我们才可以重获自由呢 本篇文章将利用TensorFlow . 建立时间序列RNN模型，对国内的新冠肺炎疫情结束时间进行预测。 一，准备数据 本文的数据集取自tushar ...
2020-04-09 15:38 0 2357 推荐指数：
相关推荐
一，准备数据 imdb数据集的目标是根据电影评论的文本内容预测评论的情感标签。 训练集有20000条电影评论文本，测试集有5000条电影评论文本，其中正面评论和负面评论都各占一半。 文本数据预处理较为繁琐，包括中文切词（本示例不涉及），构建词典，编码转换，序列填充，构建数据管道 ...
.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important ...
如果需要训练的数据大小不大，例如不到1G，那么可以直接全部读入内存中进行训练，这样一般效率最高。 但如果需要训练的数据很大，例如超过10G，无法一次载入内存，那么通常需要在训练的过程中分批逐渐读入。 使用 tf.data API 可以构建数据输入管道，轻松处理大量的数据，不同的数据 ...
html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 10 ...
1、准备数据 cifar2数据集为cifar10数据集的子集，只包括前两种类别airplane和automobile。 训练集有airplane和automobile图片各5000张，测试集有airplane和automobile图片各1000张。 cifar2任务的目标是训练一个模型 ...