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。