sin函数
# -*coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import tensorflow as tf
# import matplotlib as mpl
from matplotlib import pyplot as plt
HIDDEN_SIZE = 30 # LSTM中隐藏节点的个数。
NUM_LAYERS = 2 # LSTM的层数。
TIMESTEPS = 10 # 循环神经网络的训练序列长度。
TRAINING_STEPS = 10000 # 训练轮数。
BATCH_SIZE = 32 # batch大小。
TRAINING_EXAMPLES = 10000 # 训练数据个数。
TESTING_EXAMPLES = 1000 # 测试数据个数。
SAMPLE_GAP = 0.01 # 采样间隔。
def generate_data(seq):
X = []
y = []
# 序列的第i项和后面的TIMESTEPS-1项合在一起作为输入；第i + TIMESTEPS项作为输
# 出。即用sin函数前面的TIMESTEPS个点的信息，预测第i + TIMESTEPS个点的函数值。
for i in range(len(seq) - TIMESTEPS):
X.append([seq[i: i + TIMESTEPS]])
y.append([seq[i + TIMESTEPS]])
return np.array(X, dtype=np.float32), np.array(y, dtype=np.float32)
def lstm_model(X, y, is_training):
# 使用多层的LSTM结构。
cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([
tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(HIDDEN_SIZE) for _ in range(NUM_LAYERS)])
# 使用TensorFlow接口将多层的LSTM结构连接成RNN网络并计算其前向传播结果。
outputs, _ = tf.nn.dynamic_rnn(cell, X, dtype=tf.float32)
#outputs是顶层LSTM在每一步的输出结果，它的维度是[batch_size, time, HIDDEN_SIZE]。
# 在本问题中只关注最后一个时刻的输出结果
output = outputs[:, -1, :]
# 对LSTM网络的输出再做加一层全链接层并计算损失。注意这里默认的损失为平均
# 平方差损失函数。
predictions = tf.contrib.layers.fully_connected(output, 1, activation_fn=None)
# 只在训练时计算损失函数和优化步骤。测试时直接返回预测结果。
if not is_training:
return predictions, None, None
# 计算损失函数。
loss = tf.losses.mean_squared_error(labels=y, predictions=predictions)
# 创建模型优化器并得到优化步骤。
train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss, tf.train.get_global_step(), optimizer='Adagrad', learning_rate=0.1)
return predictions, loss, train_op
def train(sess, train_X, train_y):
# 将训练数据以数据集的方式提供给计算图。
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_X, train_y))
ds = ds.repeat().shuffle(1000).batch(BATCH_SIZE)
X, y = ds.make_one_shot_iterator().get_next()
# 调用模型，得到预测结果、损失函数，和训练操作。
with tf.variable_scope("model"):
predictions, loss, train_op = lstm_model(X, y, True)
# 初始化变量
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(TRAINING_STEPS):
_, l = sess.run([train_op, loss])
if i % 100 == 0:
print("train step:" + str(i) + ", loss:" + str(l))
def run_eval(sess, test_X, test_y):
# 将测试数据以数据集的方式提供给计算图
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_X, test_y))
ds = ds.batch(1)
X, y = ds.make_one_shot_iterator().get_next()
# 调用模型得到计算结果。这里不需要输入真实的y值。
with tf.variable_scope("model", reuse=True):
prediction, _, _ = lstm_model(X, [0.0], False)
# 将预测结果存入一个数组。
predictions = []
labels = []
for i in range(TESTING_EXAMPLES):
p, l = sess.run([prediction, y])
predictions.append(p)
labels.append(l)
# 计算rmse作为评价指标。
predictions = np.array(predictions).squeeze()
labels = np.array(labels).squeeze()
rmse = np.sqrt(((predictions -labels) ** 2).mean(axis=0))
print("Mean Square Error is : %f" % rmse)
# 对预测的sin函数曲线进行绘图。
plt.figure()
plt.plot(predictions, label='predictions')
plt.plot(labels, label='real_sin')
plt.legend()
plt.show()
if __name__ == '__main__':
# 用正弦函数生成训练和测试数据集合。
# numpy.linspace函数可以创建一个等差序列的数组，常用的参数有三个，第一个表示起始值，第二个表示终止值
# 第三个表示序列的长度。例如 linespace(1, 10, 10)
# 产生的数组 array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
test_start = (TRAINING_EXAMPLES + TIMESTEPS) * SAMPLE_GAP
test_end = test_start + (TESTING_EXAMPLES + TIMESTEPS) * SAMPLE_GAP
train_X, train_y = generate_data(np.sin(np.linspace(
0, test_start,TRAINING_EXAMPLES + TIMESTEPS, dtype=np.float32)))
test_X, test_y = generate_data(np.sin(np.linspace(
test_start, test_end, TESTING_EXAMPLES + TIMESTEPS, dtype=np.float32)))
with tf.Session() as sess:
# 训练模型。
train(sess, train_X, train_y)
# 使用训练好的模型对测试数据进行预测。
run_eval(sess, test_X, test_y)
