#!/usr/bin/python
#?-*-?coding:?utf-8?-*

#標準RNN進行預測
import??tensorflow??as??tf
import?matplotlib.pyplot?as?plt
import?matplotlib
import??numpy??as?np
import?random

time_steps?=?7?#?步數

#生成數據
tx=np.linspace（1600600）
ty=np.sin（0.06*tx）+np.array（[?random.uniform（-0.10.1）?for?i?in?range（600）]）
#可視化
matplotlib.rcParams[‘font.sans-serif‘]=[‘SimHei‘]???#?用黑體顯示中文
#plt.plot（tx?ty‘ro‘）
#plt.title（“樣本“）
#plt.show（）

#切割數據，X：連續的6個數字為一組?Y:對應X數字后緊接著的下一位
X=[]
Y=[]
for?i?in?range（len（ty）?-?time_steps?）:
????X.append（ty[i?:?i+time_steps]）#前六個數據
????Y.append（ty[i+time_steps]）#緊接著的數據

train_size=420
#?訓練數據
train_x=np.array（X[0:train_size]?dtype=np.float32）
train_y=np.array（Y[0:train_size]?dtype=np.float32）
#?測試數據
test_x=np.array（X[train_size:]?dtype=np.float32）
test_y=np.array（Y[train_size:]?dtype=np.float32）


hidden_size?=?32?#隱藏層節點數
input_x?=?tf.placeholder（tf.float32?[None?time_steps?1]?name=‘input_x‘）#?輸入占位符
input_y?=?tf.placeholder（tf.float32?[None?1]?name=‘input_y‘）#?輸出占位符
cell?=?tf.contrib.rnn.MultiRNNCell（[tf.contrib.rnn.BasicRNNCell（hidden_size）]）#?有32個隱含層的細胞


#cell?=?tf.contrib.rnn.MultiRNNCell（[tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell（hidden_sizeforget_bias=1.0）]）
#?在原有的cell上的輸入層中加入dropout層
#?input_keep_prob?為dropout的比率
#cell?=?tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper（cellinput_keep_prob=0.4）

output?_?=?tf.nn.dynamic_rnn（cell?input_xdtype=tf.float32）
output?=?output[:-1]

#?輸出連上一個全連接層
w?=?tf.Variable（tf.truncated_normal（[321?]）name=‘weight‘）#?初始化w
b?=?tf.Variable（?tf.zeros?（?[?1?]?）name=‘bias‘?）#?初始化b
prediction?=?tf.matmul（output?w）+b
#損失
cost?=?tf.losses.mean_squared_error（input_y?prediction）
#?優化器，最小化損失函數
optimizer?=?tf.train.AdamOptimizer（）.minimize（cost）
#optimizer?=?tf.train.MomentumOptimizer（0.010.5）.minimize（cost）
#optimizer?=?tf.train.GradientDescentOptimizer（0.01）.minimize（cost）

epochs?=?500?#?迭代500次，每次都使用集合中的全部樣本
train_loss=[]
test_loss=[]
predicts=[]

session?=?tf.Session（）
with?tf.Session（）?as?sess:
????tf.global_variables_initializer（）.run（）?
????for?e?in?range（epochs）:
????????train_cost_pre_epoch_?=?sess.run（[costoptimizer]?feed_dict={?input_x:train_x[::None]?input_y:train_y[:None]}）
????????train_loss.append（train_cost_pre_epoch）
????#?test_cost：最終測試誤差
????#?prediction：預測值
????predicttest_cost?=sess.run（[predictioncost]??feed_dict={?input_x:test_x[::None]?input_y:test_y[:None]}）
????print（‘最終測試誤差?=??‘+str（test_cost））
???
ax=[i?for?i?in?range（epochs）]
plt.title（‘訓練誤差隨迭代次數的變化圖‘）
plt.plot（ax?train_loss‘b‘）
plt.show（）

ax=np.linspace（1?173?173）
plt.title（“測試集的預測值和真實值的對比圖“）
plt.plot（ax?test_y‘r‘label=‘真實值‘）
plt.plot（ax?predict‘b‘label=‘預測值‘）
plt.legend（）
plt.show（）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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?????目錄???????????0??2020-01-14?10:15??計科二_201730614059_劉婷榕_作業三\exp3_1\
?????目錄???????????0??2020-01-14?10:15??計科二_201730614059_劉婷榕_作業三\exp3_1\.vs\
?????目錄???????????0??2020-01-14?10:15??計科二_201730614059_劉婷榕_作業三\exp3_1\.vs\exp3_1\
?????目錄???????????0??2020-01-14?10:15??計科二_201730614059_劉婷榕_作業三\exp3_1\.vs\exp3_1\v15\
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?????文件??????636959??2019-10-26?18:48??計科二_201730614059_劉婷榕_作業三\exp3_1\exp3_1\Models\model_2\graph.pbtxt
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?????文件??????348500??2019-10-26?18:47??計科二_201730614059_劉婷榕_作業三\exp3_1\exp3_1\Models\model_2\model.ckpt-1.meta
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............此處省略16個文件信息