【源码】基于Keras框架的时序数据分类与预测系统

项目简介

本项目是基于Keras框架的深度学习项目，聚焦于时序数据的分类与预测任务。提供MLP、CNN、LSTM、ResNet等多种深度学习模型，满足不同时序数据处理需求。借助TensorBoard和Comet.ml工具实现训练过程可视化，利用Microsoft NNI等超参数优化工具进行模型调优。

项目的主要特性和功能

1. 时序数据处理：支持单变量和多变量时序数据的分类与回归任务。
2. 多种深度学习模型：提供MLP、CNN、LSTM、ResNet等多种模型架构，适配不同任务需求。
3. 超参数优化：集成Microsoft NNI等工具，支持自动化超参数搜索与优化。
4. 训练过程可视化：通过TensorBoard和Comet.ml，可实时监控训练过程、分析模型性能。
5. 模块化设计：采用模块化设计，涵盖数据加载、模型构建、训练、评估等模块，便于扩展和维护。

安装使用步骤

假设用户已下载项目源码文件，以下是具体操作步骤： 1. 复制项目：将项目源码复制到本地。 bash cd keras-project 2. 安装依赖：确保安装Python 3.x，安装项目所需依赖包。 bash pip install -r requirements.txt 3. 配置实验参数：编辑configs目录下的JSON配置文件，设置数据集、模型类型、学习率等实验参数。 4. 运行分类任务：执行以下命令运行分类任务。 bash python main_classification.py -c configs/uts_classification.json 5. 运行回归任务：执行以下命令运行回归任务。 bash python main_forecasting.py -c configs/uts_regression.json 6. 使用NNI进行超参数优化：编辑nni_config.yml和nni_search_space.json文件，配置超参数搜索空间，然后运行NNI。 bash nnictl create --config nni_config.yml 7. 可视化训练过程：使用TensorBoard查看训练日志和可视化结果。 bash tensorboard --logdir experiments/your-experiment/tensorboard_logs

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】