# TFTS

Tensorflow Time Series（TFTS）模块是TF1.3版本中引入的，官方是这么介绍的:

TensorFlow Time Series (TFTS) is a collection of ready-to-use classic models (state space, autoregressive), and flexible infrastructure for building high-performance time series models with custom architectures.

# Examples

## 读入数据

x = np.array(range(1000))
noise = np.random.uniform(-0.2, 0.2, 1000)
y = np.sin(np.pi * x / 100) + x / 200. + noise

data = {
tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.TIMES: x,
tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.VALUES: y,
}

data是一个dict，’TIMES’和’VALUES’就是字符串的’times’和’values’，所以理论上你写成: data = {'times':x, 'values':y}，也是可以的.

csv_file_name = './data/period_trend.csv'

# 获得batch数据

with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator()
print(sess.run(data))
coord.request_stop()

## AR Model

AR(Auto Regression)是统计学上的方法，可以参考wiki: https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_model，主要的思想是假设当前值与前面出现的值是线性关系. autoregressive model specifies that the output variable depends linearly on its own previous values and on a stochastic term (an imperfectly predictable term).

ar = tf.contrib.timeseries.ARRegressor(
periodicities=200, input_window_size=30, output_window_size=10,
num_features=1,
loss=tf.contrib.timeseries.ARModel.NORMAL_LIKELIHOOD_LOSS)

ar.train(input_fn=train_input_fn, steps=1000)

# keys of evaluation: ['covariance', 'loss', 'mean', 'observed', 'start_tuple', 'times', 'global_step']
evaluation = ar.evaluate(input_fn=evaluation_input_fn, steps=1)

(predictions,) = tuple(ar.predict(
input_fn=tf.contrib.timeseries.predict_continuation_input_fn(
evaluation, steps=250)))  #预测之后的250步

## LSTM

estimator = ts_estimators.TimeSeriesRegressor(
model=_LSTMModel(num_features=1, num_units=128),

_LSTMModel是一个class，可以直接copy官方给的代码.

89 篇文章41 人订阅

0 条评论

## 相关文章

2208

3075

### 最新｜官方发布：TensorFlow 数据集和估算器介绍

TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下： 数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。 估算器：一种创建 Tens...

4235

2423

2123

### H.264技术及原理

H.264组成 1、网络提取层 (Network Abstraction Layer，NAL) 2、视讯编码层 (Video Coding Layer，VCL)...

2119

1743

### 机器学习储备（9）：matplotlib绘图原理及实例

? matplotlib绘图的基本元素都包括都哪些？常用的绘图API如何应用。本文做个入门介绍吧。 1 基本元素 通过一个大部分都是用默认值的例子，初步认识下...

3338

### faster rcnn demo.py:在一个窗口显示所有类别标注

faster rcnn 的demo.py运行时，对于同一个图像，每个类别显示一个窗口，看起来不太方便，顺便小改一下，让一幅图像中检测到的所有类别物体都在一个窗口...

3599

1782