[PYTHON] Zura prédisant la température d'aujourd'hui avec TensorFlow

Prévisions de température du jour

Je veux étudier TensorFlow, mais je ne sais pas quoi faire, alors j'ai consulté mes aînés.

Wai "Senior, je souhaite étudier l'apprentissage automatique avec TensorFlow. Y a-t-il un bon sujet?" Senior "Bruyant. Je suis occupé donc je vous quitterai plus tard." Wai "..."

Prédisons même la température à Tokyo. .. .. (´ ・ ω ・ ｀)

Ensemble de données d'entrée

Depuis que l'Agence météorologique a publié diverses données passées, téléchargez le csv à partir d'ici http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php

Les données sur les enseignants montrent les températures moyennes, les plus élevées et les plus basses pour les 10 ans de 2005 à 2015 à Osaka et à Tokyo. Les données de test sont la température moyenne, la plus élevée et la plus basse de l'année dernière

11.7,16.8,7.1
13.5,18.5,8.6
12.7,18.3,9
9.2,14.5,6.5
12,18.4,4.4
16.2,23.2,9

10 ans comme ça

J'ai essayé de mettre en œuvre

Ceci est le code réel

Les données d'entrée sont En forme de [batch_size, 3, 9], préparez un Tensor d'une longueur de 9 pendant une semaine à Osaka, deux jours avant Tokyo, et la veille dans l'ordre température moyenne, température maximale, température minimale.

Implémenté avec un simple Perceptron à 4 couches

Sortie par aplatir → Full Connect → activation → (répétée) → (température moyenne, température maximale, température minimale) J'ai ajouté Dropout et L2loss plus tard

résultat

J'ai tracé la température réelle et le résultat prévu avec matplotlib

Ce n'est pas un grand réseau, donc le processeur suffit pour apprendre. Le nombre d'unités étant suffisamment petit, l'apprentissage s'est terminé en un instant.

Hmm, il est assez difficile de prévoir la température maximale. .. Eh bien, je me demande si c'est la limite car la dimension des données d'entrée est assez petite. Même si les paramètres étaient augmentés, les performances ne s'amélioraient pas, il a donc été jugé qu'aucune précision supplémentaire ne pouvait être attendue à moins que d'autres données météorologiques ne soient ajoutées à l'entrée, et le processus s'est terminé.

Impressions

API tf.layers Facile à utiliser Interrogez Google sur la température de demain Si vous le trouvez, essayez de l'améliorer

Quiconque est gentil, je vous serais reconnaissant si vous pouviez me donner quelques conseils! !! !!