Сеть LSTM для ежедневного прогноза погоды с начальным состоянием

Вот еще одно обходное решение:

  1. Создайте класс, который происходит из вашего класса LINQ to SQL. Я предполагаю, что класс L2S, который вы хотите вернуть, это Order:
    internal class OrderView : Order { }
    
  2. Теперь напишите запрос следующим образом:
    var query = from o in db.Order
                select new OrderView // instead of Order
                {
                   OrderID = o.OrderID,
                   OrderDate = o.OrderDate,
                   // etc.
                };
    
  3. Верните результат в Order, например:
    return query.Cast<Order>().ToList(); // or .FirstOrDefault()
    
  4. (или использовать что-то более разумное, например BLToolkit / LINQ to DB)

Примечание: я не тестировал, или нет; он работает для извлечения данных, которые мне нужны.

0
задан Anne Bierhoff 30 March 2019 в 23:14
поделиться

1 ответ

Я думаю, что вам нужен еще один уровень - сети обычно имеют входной слой, несколько промежуточных слоев и выходной слой, который выполняет окончательную классификацию. В вашем случае вы можете добавить слой Dense () с 2 нейронами после слоя LSTM.

Кроме того, LSTMCell устарела ( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/rnn_cell/LSTMCell ) и будет удалена в tenorflow 2.0. Я бы посоветовал использовать Keras (оболочку вокруг tenorflow) для настройки вашей сети - он предоставляет множество удобных функций и помогает анализировать вашу модель. Проверьте здесь для объяснения, как настроить модель LSTM: https://adventuresinmachinelearning.com/keras-lstm-tutorial/

0
ответ дан Kai Aeberli 30 March 2019 в 23:14
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: