【文件属性】：
文件名称：tensorflow-lstm-回归：使用具有TensorFlow的递归神经网络（LSTM）进行序列预测
文件大小：343KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-06 07:27:26
deep-learning time-series jupyter tensorflow recurrent-neural-networks
张量流-lstm回归
这是基于循环网络的回归器的示例：
目的是根据以前使用LSTM架构的观察结果，在本示例中预测连续值，sin和cos函数。
本示例已更新为与tensrflow-1.1.0兼容的新版本。 这个新版本使用了一个库 ，该库提供了一个API，可基于张量流创建深度学习模型和实验。
安装并运行
创建一个虚拟环境
建议您为安装程序创建一个virtualenv，因为此示例高度依赖于需求文件中设置的版本。
使用python3
$ mkvirtualenv -p python3 ltsm
(ltsm) $
使用python2
$ mkvirtualenv ltsm
(ltsm) $
安
【文件预览】：
tensorflow-lstm-regression-master
----lstm_weather.ipynb(168KB)
----polyaxon_lstm_sin_cos.ipynb(99KB)
----old_requirements.txt(100B)
----lstm_xsin.ipynb(97KB)
----lstm_sin_cos.ipynb(106KB)
----data()
--------QCLCD_PDX_20150901.csv(115KB)
----polyaxon_experiement.py(2KB)
----polyaxon_lstm_sin.ipynb(46KB)
----LICENSE(1KB)
----lstm_sin.ipynb(45KB)
----data_processing.py(3KB)
----__init__.py(0B)
----polyaxon_lstm_xsin.ipynb(60KB)
----requirements.txt(108B)
----.gitignore(901B)
----README.md(2KB)
----lstm.py(2KB)