使用 DenseNet 進行股票資料的訓練和推論。
[操作步驟及說明]
1. 1_delete_log.ipynb
將舊的 logs 檔案刪除。
2. 2_train.ipynb
設定 parameters 參數:
• train_input_filename : 輸入的資料檔案路徑
• model_filename : 輸出的模型檔案路徑
• scaler_filename : 輸出的正規化檔案路徑
• epochs : epochs 的數量
• learning_rate : 學習率
設定 neural network 參數:
• n_feature : 輸入的 feature 個數
• n_hidden : 隱藏層神經元
• n_output = 輸出的個數
設定完成後，即可執行。
3. 3_kill_tensorboard.ipynb
刪除之前的 tensorboard。
4. 4_tensorboard.ipynb
啟動 tensorboard。
5. 5_inference.ipynb
設定 parameters 參數:
• inference_input_filename : 輸入的資料檔案路徑
• model_filename : 輸入的模型檔案路徑
• scaler_filename : 輸入的正規化檔案路徑
設定 neural network 參數:
• n_feature : 輸入的 feature 個數
• n_hidden : 隱藏層神經元
• n_output : 輸出的個數
設定完成後，即可執行。
執行後，即可看到 DenseNet 推論的結果。
這個 SDK 內建於 AppForAI 人工智慧開發工具。
單獨購買價格：5,000元，永久授權，單一 SDK 授權，單機授權，一次下載，無更新服務，一年電子郵件範例諮詢服務。如果是軟體客製化問題，請購買我們的客製化顧問服務點數。