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TensorFlow 2.0快速入门教程指南

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入门教材
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3.02MB | 更新于2024-10-17 | 14 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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TensorFlow是由谷歌开发的一款开源机器学习框架，广泛应用于研究和生产环境。2.0版本是TensorFlow发展历程中的一个重大更新，它对API进行了大幅度的改进和重构，旨在简化模型的构建和训练过程。本次提供的入门教材是针对TensorFlow 2.0版本的快速学习资源，适合初学者在短时间内掌握基础使用方法。 1. TensorFlow 2.0概述 TensorFlow 2.0引入了eager execution（动态图执行）模式作为默认运行模式，这意味着操作会立即执行，就像Python原生代码一样，极大地简化了调试过程。此外，TensorFlow 2.0进一步集成了Keras API，将其作为高层API，简化了模型的构建和训练。在2.0版本中，还包含了对数据管道的改进，如tf.data模块，提高了数据处理的效率和灵活性。 2. 快速开始指南 本入门教材以“快速开始指南”命名，强调其旨在帮助用户快速理解和上手TensorFlow 2.0。教材可能从安装TensorFlow开始讲起，指导用户如何配置开发环境，并提供一些基础代码示例来演示TensorFlow的运行方式。教程可能会涉及以下几个基础知识点： - TensorFlow的安装和配置； - TensorFlow的基本概念，如张量(Tensor)、计算图(Graph)、会话(Session)等； - Keras接口的使用，包括模型的搭建、编译、训练、评估和预测等； - tf.data模块的介绍，如何使用数据集模块高效地处理训练数据； - 如何使用TensorFlow 2.0中的回调函数来监控训练过程； - 示例代码，通过一些简单的机器学习案例加深对TensorFlow 2.0的理解。 3. 官网配合使用 教材中提到“配合官网看效果更佳”，这意味着官方文档和示例是学习TensorFlow不可或缺的部分。官网提供了详细的API文档、教程、示例代码和社区支持，可以为初学者提供权威的学习资源。官网的教程和示例往往是最新的，紧跟TensorFlow的更新步伐，因此，对于学习和了解最新的TensorFlow功能和最佳实践非常有帮助。 4. 标签解析 - hour87x：可能是教程的编号或者是系列名称，表明这是一个系列课程的一部分，用户可以通过编号查找相关的其他教程。 - tensorflow：直接指向了本教材的主题，即TensorFlow框架。 - 入门教材：明确指出了教材的目标用户群体是初学者，便于读者定位资源。 - Quick：表明这是一份快速指南，强调了教材的高效性和便携性，适合时间紧迫或希望快速掌握基础的用户。 通过以上分析，我们可以得出，本教材是一个针对TensorFlow 2.0版本初学者的快速学习指南，教程内容精炼，能够帮助用户迅速入门。同时，推荐结合TensorFlow的官方网站进行学习，以便能够更全面地掌握TensorFlow的使用方法，并跟上最新的技术发展。

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device_df['hour'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: time.localtime(x).tm_hour) device_df['is_night'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 22 or x < 6 else 0) device_df['is_daytime'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 10 or x < 17 else 0) device_df['is_weekend'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: 1 if datetime.datetime.utcfromtimestamp(x).weekday() >= 5 else 0)

接下来，通过 `device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 22 or x )`，将 `'hour'` 列中的小时数进行判断，如果小时数大于等于 22 或者小于 6，则将对应的 `'is_night'` 列设为 1，否则设为 0。这样可以判断每个...
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//@version=2 study("Multi-Timeframe Signal v2", overlay=true) // 正确变量声明方式 (移除非必要的类型声明) var prev_hour_close = na var current_hour_open = na // 优化后的时间检测逻辑 is_new_hour = change(time("60")) != 0 if is_new_hour prev_hour_close := security(tickerid, "60", close[1]) current_hour_open := security(tickerid, "60", open) // 条件判断（添加容错处理） bear_condition = not na(prev_hour_close) and current_hour_open < prev_hour_close bull_condition = not na(prev_hour_close) and current_hour_open > prev_hour_close // 信号变量（使用颜色常量） var show_signal = false var signal_color = #FFFFFF if is_new_hour signal_color := bear_condition ? red : bull_condition ? green : #FFFFFF show_signal := bear_condition or bull_condition else show_signal := false // 修正后的plotshape参数（保持v2参数顺序） plotshape(show_signal and bear_condition, "", shape.triangledown, abovebar, signal_color, 0, "", size.small) plotshape(show_signal and bull_condition, "", shape.triangleup, belowbar, signal_color, 0, "", size.small) // 高级信号逻辑（修正标签参数） if is_new_hour higher_trend = bull_condition ? 1 : bear_condition ? -1 : 0 current_tf = timeframe.isminutes ? timeframe.multiplier/60.0 : timeframe.isseconds ? timeframe.multiplier/3600.0 : timeframe.isdaily ? 24.0 : na if not na(current_tf) and current_tf > 0.0833 and current_tf < 1 current_bull = close > open current_bear = close < open if higher_trend == 1 and current_bear label.new(bar_index, high, "R Short", color=red, style=label.style_labeldown, textcolor=white) else if higher_trend == -1 and current_bull label.new(bar_index, low, "R Long", color=green, style=label.style_labelup, textcolor=white) // 背景标记（使用透明度） bgcolor(is_new_hour ? #808080 : na, transp=70)

然后是时间检测逻辑，is_new_hour用change(time("60"))来判断小时是否变化。这里需要注意的是，time("60")返回当前时间段的Unix时间戳，change函数检测是否变化，不等于0的时候就是新小时的开始。这部分逻辑可能用来...
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def interval(t, hour): # 计算时间差，hour为另一个时间的小时数 hour_diff = abs(hour - t["hour"]) minute_diff = abs(60 - t["minute"]) if hour_diff == 1 else abs(t["minute"]) second_diff = abs(60 - t["second"]) if minute_diff == 1 else abs(t["second"]) # 计算新的小时数 new_hour = hour - hour_diff if new_hour < 0: new_hour += 24 # 返回字典时间 return {"hour": new_hour, "minute": minute_diff, "second": second_diff}用Python写

4. 计算新的小时数，即 new_hour = hour - hour_diff。如果新的小时数小于0，那么就加上24，即 new_hour += 24。 5. 返回一个字典，包含新的小时数、分钟数和秒数，即 {"hour": new_hour, "minute": minute_diff, ...
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请解释以下代码import datetime class Timer: def __init__(self, hour, minute, second): self.hour = hour self.minute = minute self.second = second def gethour(self): return self.hour def getminute(self): return self.minute def getsecond(self): return self.second def settime(self, new_hour, new_minute, new_second): self.hour = new_hour self.minute = new_minute self.second = new_second def showtime(self): print(self.hour, ":", self.minute, ":", self.second) # 主程序 d = datetime.datetime.now() timer1 = Timer(d.hour, d.minute, d.second) timer1.showtime()

在类的初始化方法 __init__ 中，定义了三个属性 hour、minute 和 second 用于存储时、分、秒的值。 在类中还定义了 gethour、getminute、getsecond、settime 和 showtime 五个方法，分别用于获取时、分、秒的值、...
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class Hour: def __init__(self): self.__hour = 0 def set_hour(self, hour): if hour < 0 or hour >= 24: return False self.__hour = hour return True def get_hour(self): return self.__hour class Minute: def __init__(self): self.__minute = 0 def set_minute(self, minute): if minute < 0 or minute >= 60: return False self.__minute = minute return True def get_minute(self): return self.__minute class Second: def __init__(self): self.__second = 0 def set_second(self, second): if second < 0 or second >= 60: return False self.__second = second return True def get_second(self): return self.__second class Clock: def __init__(self): self.__hour = Hour() self.__minute = Minute() self.__second = Second() def set_time(self, hour, minute, second): if not self.__hour.set_hour(hour): return False if not self.__minute.set_minute(minute): return False if not self.__second.set_second(second): return False return True def tick(self): self.__second.set_second(self.__second.get_second() + 1) if self.__second.get_second() >= 60: self.__second.set_second(0) self.__minute.set_minute(self.__minute.get_minute() + 1) if self.__minute.get_minute() >= 60: self.__minute.set_minute(0) self.__hour.set_hour(self.__hour.get_hour() + 1) if self.__hour.get_hour() >= 24: self.__hour.set_hour(0) def time(self): hour = str(self.__hour.get_hour()).rjust(2, '0') minute = str(self.__minute.get_minute()).rjust(2, '0') second = str(self.__second.get_second()).rjust(2, '0') return hour + ':' + minute + ':' + second

这是一个时钟类的实现，包括 Hour、Minute、Second 和 Clock 四个类。Hour、Minute、Second 分别表示时、分、秒，实现了设置和获取对应值的方法，并且对输入值进行了校验。Clock 类组合了 Hour、Minute、Second 类，...
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filename = f'ais_data_hour_{hour}.csv'

这段代码是使用 f-string 格式化字符串，将 hour 变量的值嵌入到字符串中，生成一个文件名。在这个例子中，生成的文件名是以字符串 'ais_data_hour_' 开头，后面紧跟着 hour 变量的值，并以字符串 '.csv' 结尾。这个...
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def predict_roll_4hour(roll_time, data): forecast_time = roll_time[0:10] roll_time = datetime.datetime.strptime(roll_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") day_one = predict_days(forecast_time, 2, data) # 数据划分 predict_sum = day_one.iloc[:, 1] time_gap = int((int(roll_time.minute) + int(roll_time.hour) * 60) / 15) pre_ture_4hour = predict_sum[time_gap: time_gap + 16] time_slots = [] for i in range(16): time_slot = roll_time + datetime.timedelta(minutes=15 * i) time_slots.append(time_slot) df = pd.DataFrame({'date': time_slots[0:len(pre_ture_4hour)], 'load（kw）': pre_ture_4hour}) return df 代码优化

day_one = predict_days(forecast_time, 2, data) # 数据划分 predict_sum = day_one.iloc[:, 1] time_gap = int((int(roll_time.minute) + int(roll_time.hour) * 60) / 15) pre_ture_4hour = predict_sum[time...
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