Python Colaboratory
標準化した dummy_dataset を作成
ここまでで、デ－タの標準化について説明してきました。
引き続き、標準化した dummy_dataset に作成し直します。
ファイル内容をまとめます。
timeseries_sample.ipynb からの変更部分を赤字にしております。
import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras in_seq = np.arange(10, dtype='float16') print("in_seq :", in_seq) # 標準化 std_in_seq = in_seq.copy() mean = np.mean(std_in_seq) print("平均値:", mean) std = np.std(std_in_seq) print("標準偏差σ:", std) std_in_seq -= mean std_in_seq /= std print("標準偏差値:") print(std_in_seq) seq_lg = 3 dummy_dataset = keras.utils.timeseries_dataset_from_array( data = std_in_seq, targets = std_in_seq[seq_lg:], sequence_length = seq_lg, batch_size = 2, ) print("inputs①") print("inputs② targets") for inputs, targets in dummy_dataset: # numpy ndarray 配列に変換して表示 print(inputs.numpy(), targets.numpy())
ファイル名を timeseries_samp.ipynb として Colab の中で動かしてみましょう。
下図のようになれば OK です。
ここまでで、標準化した dummy_dataset が作成できました。
引き続き、CSV デ－タから timeseries_dataset を作成していきます。