各位老师，网上找了个py源码出现如下错误该如何改呢? 谢谢了[Python] 纯文本查看 复制代码 maotai = pd.read_csv('./SH600519.csv') # 读取股票文件
training_set = maotai.iloc[0:2426 - 300, 2:3].values # 前(2426-300=2126)天的开盘价作为训练集,表格从0开始计数，2:3 是提取[2:3)列，前闭后开,故提取出C列开盘价
test_set = maotai.iloc[2426 - 300:, 2:3].values # 后300天的开盘价作为测试集
# 归一化
sc = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) # 定义归一化：归一化到(0，1)之间
training_set_scaled = sc.fit_transform(training_set) # 求得训练集的最大值，最小值这些训练集固有的属性，并在训练集上进行归一化
test_set = sc.transform(test_set) # 利用训练集的属性对测试集进行归一化
x_train = []
y_train = []
x_test = []
y_test = []
# 测试集：csv表格中前2426-300=2126天数据
# 利用for循环，遍历整个训练集，提取训练集中连续60天的开盘价作为输入特征x_train，第61天的数据作为标签，for循环共构建2426-300-60=2066组数据。
for i in range(60, len(training_set_scaled)):
x_train.append(training_set_scaled[i - 60:i, 0])
y_train.append(training_set_scaled[i, 0])
# 对训练集进行打乱
np.random.seed(7)
np.random.shuffle(x_train)
np.random.seed(7)
np.random.shuffle(y_train)
tf.random.set_seed(7)
# 将训练集由list格式变为array格式
x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train)
# 使x_train符合RNN输入要求：[送入样本数， 循环核时间展开步数， 每个时间步输入特征个数]。
# 此处整个数据集送入，送入样本数为x_train.shape[0]即2066组数据；输入60个开盘价，预测出第61天的开盘价，循环核时间展开步数为60; 每个时间步送入的特征是某一天的开盘价，只有1个数据，故每个时间步输入特征个数为1
x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], 60, 1))
# 测试集：csv表格中后300天数据
# 利用for循环，遍历整个测试集，提取测试集中连续60天的开盘价作为输入特征x_train，第61天的数据作为标签，for循环共构建300-60=240组数据。
for i in range(60, len(test_set)):
x_test.append(test_set[i - 60:i, 0])
y_test.append(test_set[i, 0])
# 测试集变array并reshape为符合RNN输入要求：[送入样本数， 循环核时间展开步数， 每个时间步输入特征个数]
x_test, y_test = np.array(x_test), np.array(y_test)
x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], 60, 1))
model = tf.keras.Sequential([
SimpleRNN(80, return_sequences=True),
Dropout(0.2),
SimpleRNN(100),
Dropout(0.2),
Dense(1)
])
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
loss='mean_squared_error') # 损失函数用均方误差
# 该应用只观测loss数值，不观测准确率，所以删去metrics选项，一会在每个epoch迭代显示时只显示loss值
checkpoint_save_path = "./checkpoint/rnn_stock.ckpt"
if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'):
print('-------------load the model-----------------')
model.load_weights(checkpoint_save_path)
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,
save_weights_only=True,
save_best_only=True,
monitor='val_loss')
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=50, validation_data=(x_test, y_test), validation_freq=1,
callbacks=[cp_callback])
model.summary() | 
发表于 2022-5-21 18:47
|
发表于 2022-5-21 19:04
