此处以给定完整数据为例，在程序中对数据划分为训练集、验证集和测试集。 首先准备数据，下载解压记得文件路径就可以。下面开始代码过程： 总流程为数据准备》》数据读取》》数据载入》》数据预览》》搭建模型》》查看模型》》设置优化算法和损失函数》》模型训练》》模型评估》》读取图片预测输出》》保存模型链接：https://pan.baidu.com/s/1YXX4v-PavtA6Nu-ALw2Onw 提取码：
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2024-04-30 20:07:15
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投研机构对商品期货价格变化的研究，无不是以商品基本面分析作为出发点，但通常没有给出明确的交易建议，所以效果难以被观测。本文以经济学基本原理为基础，赋予基本面数据的合理算法，结合对期货交易过程中的量化控制，设计成集基本面分析和交易于一体的量化交易模型，以模拟交易效果证明基本面分析的有效性。 [量化交易的基本概念]投资者参与期货交易的目的并不相同，有投机、套保、套利或者其他，虽然投资者也可以
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2023-08-04 10:15:16
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反趋势为基础的交易模型 该类模型是根据设计者的数据统计，然后假定市场需要调整，并在相反方向建仓交易的系统。它与趋势交易模型的区别在于，趋势交易模型可以自动调整，而反趋势交易模型由于与主要趋势相反操作经常会带来不可估量的风险，所以该类交易模型必须带有一套止损条件。基本分析交易模型 基本分析交易模型是指交易者使用市场外的数据信息，通过对所有影响基本经济关係的信息进行考察，并对这类因素进行量化分析，建立
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2024-01-10 22:23:45
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PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
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2023-08-11 15:16:42
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文章目录PyTorch模型定义的方式equentialModuleListModuleDict三种方法比较与适用场景利用模型块快速搭建复杂网络U-Net简介U-Net模型块分析U-Net模型块实现利用模型块组装U-NetPyTorch修改模型修改模型层添加外部输入添加额外输出PyTorch模型保存与读取模型存储格式模型存储内容单卡和多卡模型存储的区别情况分类讨论 深入浅出PyTorch PyTo
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2023-09-21 08:57:41
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# Python相似交易模型
交易模型是指根据历史数据和市场规律，通过算法和模型进行分析和预测，从而制定合理的交易策略的一种方法。Python作为一种强大的编程语言，被广泛应用于金融领域的交易模型中。在本文中，我们将介绍Python中的一种相似交易模型，并给出代码示例进行说明。
## 什么是相似交易模型
相似交易模型是一种基于历史数据和市场走势相似性的交易模型。通过比较当前市场走势与历史走势
原创
2024-06-23 04:38:54
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# 量化交易模型 Java
量化交易是一种基于量化分析和数学模型的交易方式，它利用计算机技术、统计学和金融等多学科的知识，通过对市场行情数据进行分析和预测，以实现交易策略的自动化执行。在量化交易中，量化交易模型起着重要的作用，它是实现量化交易策略的关键。
在本文中，我们将使用 Java 编程语言来介绍量化交易模型的基本概念和实现方法。
## 量化交易模型的基本原理
量化交易模型通常由以下几
原创
2023-09-16 18:01:33
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# 如何实现一个交易策略模型——Python指南
在金融市场上，交易策略模型是用于指导交易决策的算法或者规则。下面，我们将分步骤介绍如何在Python中实现一个基本的交易策略模型。
## 整体流程设计
为了让您对整个过程有一个清晰的认识，我们将其分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-----|
| 1. 导入库与设置环境 | 安装所需的库，并导入到项目中。 |
|
如何使用PyTorch实现模型
## 引言
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发者更高效地实现和训练各种深度学习模型。本文将介绍使用PyTorch实现模型的步骤和必要的代码。
## 流程
下面是使用PyTorch实现模型的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[定义模型]
B
原创
2024-01-15 05:40:41
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量化交易模型是运用数学、统计学和计算机科学的方法，通过计算机程序自动进行交易决策的技术。近年来，随着金融市场的复杂性增加，量化交易在投资中占据越来越重要的角色。本文将深入探讨如何在Java环境下构建和优化量化交易模型的全过程。
### 背景定位
为了有效实现量化交易模型，首先需要分析其业务影响。通过引入量化策略，能够提高交易效率，减少人为错误，最终促进利润最大化。
\[
\text{业务影响
题目起的倒是够大，主要是赚眼球，赚噱头。对付看吧。 先谈谈短线。短线，只是一种交易方式，自己的交易理念，知识框架等综合理解的展现方式，并不能说短线一定比波段，中线，长线强或者弱。只是手法而已。 下面谈谈“短线”手法个人理解。其实，我还是没资格写这种话，因为我并没有创造神话，也只是万千交易散户的一部分
原创
2024-01-23 13:53:12
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文章目录前言一、PyTorch模型定义的方式5.1.1 必要的知识回顾5.1.2 Sequential5.1.3 ModuleList5.1.4 ModuleDict5.1.5 三种方法的比较与适用场景二、利用模型块快速搭建复杂网络5.2.1 U-Net简介5.2.2 U-Net模型块分析5.2.3 U-Net模型块实现5.2.4 利用模型块组装U-Net三、PyTorch修改模型5.3.1 修
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2024-03-03 22:09:35
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目录1、nn.Module——搭建属于自己的神经网络1.1 回顾系统预定义的层1.1.1 最常用的Linear层1.1.2 Conv2d类的源代码1.1.3 小结1.1.4 自定义层的基本步骤1.2 简单实现-自定义层1.2.1 第一步：定义一个的层（即一个类）1.2.2 第二步：定义一个神经网络模型1.2.3 第三步：训练模型1.2.4 小结1.3 补充：model.parameters()和
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2023-11-05 16:30:10
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pytorch官方demo（Lenet）1、首先，我们定义LeNet网络模型，构建的模型如下： modelimport torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F #导入pytorch的两个包
#在pytorch中搭建模型，首先定义一个类，类继承与nn.module这个父类
class LeNet(nn.Module):
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2023-09-12 15:03:47
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在上一篇博客中，我是用手动的方式管理和更新权重的。在pytorch中，这些其实可以自动完成。下面分享下用pytorch构建简单模型并训练的学习收获。 有4个步骤。 1.获得数据集 2.构建模型（这里用pytorch自带的单元链接拼凑成一个模型。 3.构建损失计算器和权值优化器。损失计算器用来计算模型得到的预测值相对于真实值的损失。优化器用来调整权值，通过权值调整，使得模型能够逐渐实现我们的目的。损
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2023-08-04 21:11:59
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目录1. PyTorch模型定义的方式1.1 torch.nn.Sequential以上两种方式的唯一区别在于：1.2 torch.nn.ModuleList1.3 torch.nn.ModuleDict1.4 实战2. 用模型块快速搭建复杂网络 2.1 卷积神经网络基础2.1.1 卷积层2.1.2 池化层2.1.3 全连接层2.2 U-Net模型2.3
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2023-08-11 21:09:51
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这里在我写的 Pytorch：一个简单的神经网络——分类 的基础上进行对模型的保存和提取操作。为了检验保存的模型就是训练好的模型，先用训练好的模型做个测试print(net(torch.tensor([2., 5.]))) # 用模型判断（2，5）这个点所属的类别
# tensor([0.9701, 0.0299], grad_fn=<SoftmaxBackward>) # 数据0、1
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2023-08-21 09:08:51
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Pytorch搭建神经网络作者：ZZY1. 搭建一个简单的神经网络1.1 导入Pytorch import torch 1.2 初始化参数 首先我们明确这次搭建的背景：希望将若干个二位平面的点分为两类。 对于平面上的点，我们将其x轴，y轴作为输入数据的特征。对于将要被分为的两类作为输出的节点。对于隐层，将其特征数量设置为50，为了将低维数据映射高维，便于分类的实现。（这里只是我自己的想法，欢迎
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2023-09-27 18:42:46
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开始最近在看transformer相关的文章，在AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE这篇文章中，作者给出了在超大数据集上训练的模型。但是采用的是npz文件保存。这里将介绍npz文件和如何将其应用到pytorch中进行加载参数和训练。1、什么是npz文件？npz文件是python中nump
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2023-10-25 13:29:57
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