TensorFlow 與 Keras 深度學習技術應用

– 12 分鐘閱讀

深度學習框架 TensorFlow 結合 Keras API，在易用性和靈活性方面都獲得顯著提升。本文將探討如何運用 TensorFlow 與 Keras 執行各類別進階技術任務，並佐以實際案例說明其應用場景。從圖神經網路的建構、Transformer 模型的微調，到自監督學習的各種方法，以及機率模型的整合，都將涵蓋在內。此外，文章也將探討雲端訓練與佈署的策略，並深入研究程式碼最佳化技巧、資料視覺化工具的應用，以及 XGBoost 等機器學習演算法的實踐。最後，文章將探討如何應用這些技術於演算法交易、推薦系統建構，以及時間序列資料分析等實際問題。

深度學習與 TensorFlow 與 Keras

TensorFlow 是目前最受歡迎的深度學習框架之一，結合 Keras API 後，其使用者友好性和靈活性得到了顯著提升。這裡，玄貓將探討如何利用 TensorFlow 與 Keras 來實作各種高階技術任務，並結合具體案例來說明其實際應用。

圖神經網路（GNNs）

圖神經網路（Graph Neural Networks, GNNs）是一種處理圖結構資料的深度學習模型。它們在社交網路分析、生物資訊學和推薦系統中具有廣泛應用。以下是如何使用 TensorFlow 進行圖挖掘任務的基本步驟：

  1. 安裝所需套件： 首先，我們需要安裝 TensorFlow 和一些相關的圖神經網路函式庫。以下是 Python 環境中的安裝指令：

    pip install tensorflow tensorflow-graph

  2. 準備資料： 圖資料通常以節點和邊的形式表示。我們可以使用 NetworkX 來生成或載入圖資料：

    import networkx as nx
import tensorflow as tf

# 建立一個簡單的圖
G = nx.karate_club_graph()

  3. 構建 GNN 模型： 使用 TensorFlow 的高階 API 構建一個簡單的 GNN 模型：

    class GNN(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(GNN, self).__init__()
        self.conv1 = tf.keras.layers.GraphConv(16)
        self.conv2 = tf.keras.layers.GraphConv(16)
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(10)

    def call(self, inputs):
        x, a = inputs
        x = self.conv1([x, a])
        x = tf.nn.relu(x)
        x = self.conv2([x, a])
        x = tf.nn.relu(x)
        return self.dense(x)

model = GNN()

  4. 訓練模型： 準備好資料後，我們可以開始訓練模型：

    # 假設我們有一個特徵矩陣和邊矩陣
features = ... # 特徵矩陣
adjacency = ... # 邊矩陣

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit([features, adjacency], labels, epochs=10)

內容解密：

以上程式碼展示瞭如何使用 TensorFlow 和 Keras 架構圖神經網路（GNN）。首先，我們安裝了所需的套件。接著，我們使用 NetworkX 生成了一個簡單的社交網路圖。然後，我們構建了一個 GNN 模型，該模型包含兩個 GraphConv 層和一個 Dense 層。最後，我們使用特徵矩陣和邊矩陣來訓練這個模型。

Transformer 模型

Transformer 模型是自注意力機制（Self-Attention）在自然語言處理（NLP）中的應用。它們在機器翻譯、文字生成和情感分析等領域表現出色。以下是如何使用 TensorFlow 實作一個基本 Transformer 模型的步驟：

  1. 安裝所需套件： 除了 TensorFlow，我們還需要 Hugging Face 的 Transformer 函式庫：

    pip install transformers

  2. 準備資料： 載入預訓練的 Transformer 模型並準備資料集：

    from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

  3. 微調模型： 對模型進行微調以適應特定任務：

    def encode_data(data):
    return tokenizer(data['text'], padding=True, truncation=True, return_tensors='tf')

dataset = ...
encoded_dataset = dataset.map(encode_data, batched=True)

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=3e-5), loss=model.compute_loss, metrics=['accuracy'])
model.fit(encoded_dataset['input_ids'], encoded_dataset['labels'], epochs=3)

內容解密：

以上程式碼展示瞭如何使用 TensorFlow 和 Hugging Face 的 Transformer 函式庫來實作一個基本的 Transformer 模型。首先，我們安裝了所需的套件並載入了預訓練的 BERT 模型。接著，我們定義了一個函式來編碼資料集，然後對模型進行微調以適應特定任務。

自監督學習

自監督學習（Self-Supervised Learning）是一種無需標籤資料即可訓練模型的方法。它在自然語言處理、電腦視覺和音訊訊號處理中都有廣泛應用。以下是如何使用 TensorFlow 實作自監督學習的一些方法：

  1. 自然語言處理：

    • 詞嵌入（Word Embedding）：可以使用 Word2Vec 或 GloVe 等方法來學習詞嵌入。
    • 句子嵌入（Sentence Embedding）：可以使用 BERT 或 Universal Sentence Encoder 等方法來學習句子嵌入。
    • 遮蔽語言模型（Masked Language Model）：BERT 是最著名的遮蔽語言模型之一。

  2. 電腦視覺：

    • 自編碼器（Autoencoder）：可以用來學習特徵表示。
    • 對比學習（Contrastive Learning）：如 SimCLR 或 MoCo。

  3. 音訊訊號處理：

    • WaveNet：用於語音合成。
    • 音訊自編碼器（Audio Autoencoder）：用於音訊特徵提取。

內容解密：

自監督學習透過利用資料本身中的結構來訓練模型，而不需要顯式標籤。例如，在自然語言處理中，可以透過遮蔽某些詞語並要求模型預測這些詞語來訓練詞嵌入。在電腦視覺中，可以透過對比學習方法來學習影像特徵表示。

機率與深度學習結合

TensorFlow Probability 是一個函式庫，允許將機率模型與深度學習結合起來。它提供了許多高階工具來構建複雜的機率模型。以下是一些常見應用：

  1. 貝葉斯神經網路（Bayesian Neural Networks）：透過引入不確定性來提高模型的魯棒性。
  2. 生成對抗網路（Generative Adversarial Networks, GANs）：透過生成器和判別器之間的對抗訓練來生成新資料。
  3. 變分自編碼器（Variational Autoencoders, VAEs）：用於生成資料或進行無監督學習。

內容解密：

TensorFlow Probability 提供了一系列工具來構建機率模型，例如貝葉斯神經網路、GANs 和 VAEs。這些模型可以幫助我們處理複雜的不確定性問題和生成新資料。

雲端訓練與佈署

TensorFlow 支援在雲端進行訓練和佈署模型。以下是一些常見的雲端服務提供商和他們的優勢：

  1. Google Cloud Platform (GCP)：提供強大的 GPU 和 TPU 支援。
  2. Amazon Web Services (AWS)：提供豐富的機器學習工具集。
  3. Microsoft Azure：提供良好的整合和管理工具。

內容解密：

在雲端訓練和佈署模型可以顯著提高計算效率和擴充套件性。例如，Google Cloud Platform 提供強大的 GPU 和 TPU 支援，使得大規模模型訓練變得更加高效。

機器學習與演算法交易

演算法交易是利用電腦程式進行金融市場交易的一種方式。機器學習技術在這一領域有著廣泛應用，特別是在預測市場趨勢和最佳化交易策略方面。以下是一些常見應用及其實作方法。

市場資料處理

市場資料包括價格、成交量、波動性等指標。這些資料通常來自多種來源，如金融市場資料供應商或公開API。

資料清洗與預處理

清洗資料是確保資料品質的一個重要步驟。這包括處理缺失值、去除異常值以及標準化資料。

import pandas as pd

# 假設我們有一個包含市場資料的 DataFrame
data = pd.read_csv('market_data.csv')

# 處理缺失值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 去除異常值
data = data[(data['price'] < data['price'].quantile(0.99)) & (data['price'] > data['price'].quantile(0.01))]

# 標準化資料
data['price'] = (data['price'] - data['price'].mean()) / data['price'].std()

內容解密：

以上程式碼展示瞭如何對市場資料進行清洗與預處理。首先，我們讀取了一個包含市場資料的 CSV 檔案。接著，我們填充缺失值並去除異常值以確保資料品質。最後，我們對價格進行標準化以便進一步分析。

特徵工程與選擇

特徵工程是指從原始資料中提取出有意義的特徵以供機器學習模型使用。這些特徵可以包括技術指標、基本面指標以及其他相關因素。

def calculate_moving_average(data, window):
    return data['price'].rolling(window=window).mean()

# 建立移動平均線特徵
data['ma_50'] = calculate_moving_average(data, 50)
data['ma_200'] = calculate_moving_average(data, 200)

# 剔除不必要的列
data.drop(columns=['unnecessary_column'], inplace=True)

內容解密：

以上程式碼展示瞭如何從原始市場資料中提取出移動平均線特徵並剔除不必要的列以簡化模型輸入。

機器學習應用

機器學習在演算法交易中主要應用於預測市場趨勢和最佳化交易策略兩個方面：

  1. 預測市場趨勢：利用歷史價格資料來訓練機器學習模型以預測未來價格走勢。
  2. 最佳化交易策略：透過回測（backtesting）來評估不同策略並在真實市場上進行交易時進行最佳化。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 準備資料集
features = data.drop(columns=['price'])
labels = data['price']

# 分割資料集為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2)

# 初始化線性迴歸模型並訓練
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 預測測試集價格並評估準確性
predictions = model.predict(X_test)
accuracy = model.score(X_test, y_test)

內容解密：

以上程式碼展示瞭如何利用線性迴歸模型來預測市場價格走勢以及評估其準確性。

軟體開發書籍推薦系統與技術書籍整合平台推薦引擎

軟體開發書籍推薦系統及技術書籍整合平台推薦引擎目的是幫助開發者及愛好者更快速地找到適合自己的書籍或資源；依照讀者需求類別及興趣範疇進行智慧推薦；透過自然語言處理與機器學習演算法將相關資料函式庫進行整合分析再依照受歡迎程度進行排序；最終目標達到精準推薦達成最大閱讀效益；另外也會參考作者知名度及書籍銷售量等多角度考量因素而非僅僅只針對單一標準推薦內容。

建立推薦系統架構

推薦系統主要由三部分組成：資料收集、資料處理以及推薦演算法。

內容解密：

此圖示展示了推薦系統架構中的三大主要部分：資料收集、資料處理以及推薦演算法；每一部分之間都有明確之連結關係並且依次順序完成；最終達到精準且符合讀者需求之推薦系統目標；而每一部份之間亦可互相影響互相最佳化達到最佳效果之發揮功能整合；相關流程可參考「此圖示」獲得更詳細理解如同原則般推動開發過程進行更詳細最佳化以及調整以符合現況實際需求改善功能延伸全面完善整體推薦系統之效能提升及精確度提升達成最大閱讀效益之目標達成！

資料收集與處理

資料收集部分主要包括書籍介紹、作者背景、讀者評論等多方面內容；接著透過資料清洗及預處理將所有未整理或不完整資訊補足；再依照不同分類別區隔進而形成完整之可供後續演算分析之基礎資料函式庫建立完成；其完成流程如下所示：

內容解密：

此圖示展示了從資料收集至資料處理之完整流程；包含書籍介紹、作者背景以及讀者評論等多項內容收集完成後統一進行一次完整之「資料清洗」作業並且依照各分類別區隔完成形成最終基礎資料函式庫建立完成；以便於後續進入推薦演算法階段之詳細分析運作達成最佳閱讀效益之目標！

推薦演算法設計

主要設計根據內容基礎與協同過濾兩大主題演算法方案組成實際運作原則；而內容基礎則針對書籍本身之文字內容進行自然語言分析判斷相似度程度予以產生初步篩選結果推播給讀者參考依照其興趣範疇而得知具體內容所產生初步篩選結果予以產生初步篩選結果參考總結後再次最佳化前置工作流程創造全新方案更新完善跨領域貢獻智慧；

內容解密：

此圖示展示了推薦演算法設計部分主題：內容基礎以及協同過濾兩大主題運作原則；其中內容基礎則針對書籍文字內容本身進行自然語言分析計算相似度得分排序並產生初步篩選結果結果產出於前置工作流程依照其興趣範疇予以產生初步篩選結果並且再次進行完善最佳化更新完善智慧創造跨領域貢獻更加精準達成最大閱讀效益目標達成！

推薦結果呈現與最佳化改進

最終階段即為根據前置所有工作流程積累完成結果予以呈現且透過進一步回饋機制改善多次迭代達成最高效能反饋機制運作方式促使持續更新改進並能持續跟隨最新趨勢及需要突破瓶頸實作未來發展潛力創造最大價值全面強化品牌競爭力繼續突破突破限制開發獨樹一幟追隨更多開發者靈感啟發異想天開！而其具體流程可參照如下所示「此圖示」瞭解更詳細內涵！

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title TensorFlow/Keras 高階技術應用

package "模型架構" {
    component [圖神經網路\nGNN] as gnn
    component [Transformer] as transformer
    component [自監督學習] as ssl
    component [機率模型] as prob
}

package "TensorFlow 生態" {
    component [Keras API] as keras
    component [tf.keras.layers] as layers
    component [tf.keras.Model] as model
}

package "應用領域" {
    component [社交網路分析] as social
    component [推薦系統] as recommend
    component [演算法交易] as trading
    component [時間序列分析] as timeseries
}

package "部署方案" {
    component [雲端訓練] as cloud_train
    component [模型佈署] as deploy
    component [XGBoost 整合] as xgboost
}

gnn --> keras
transformer --> keras
ssl --> keras
prob --> keras

keras --> layers
layers --> model

model --> social
model --> recommend
model --> trading
model --> timeseries

cloud_train --> deploy
xgboost --> deploy

note right of gnn
  圖神經網路應用：
  - 社交網路分析
  - 生物資訊學
  - 推薦系統
end note

note right of transformer
  Transformer 應用：
  - 機器翻譯
  - 文本生成
  - 模型微調
end note

@enduml

內容解密:

此圖示展示了最後階段流程即為根據前置所有工作流程積累完成結果予以呈現且透過進一步回饋機制改善多次迭代達成最高效能反饋機制運作方式促使持續更新改進並能持續跟隨最新趨勢及需要突破瓶頸實作未來發展潛力創造最大價值全面強化品牌競爭力繼續突破突破限制開發獨樹一幟追隨更多開發者靈感啟發異想天開！

程式最佳化技巧與資料視覺化

在現代軟體開發中，效能最佳化與資料視覺化是兩個不可或缺的技能。本文將探討如何使用向量化函式來取代迴圈，以及如何利用Plotly與PyGWalker進行資料視覺化。此外，還會涵蓋XGBoost在機器學習中的應用及YData Profiling的使用方法。

向量化函式取代迴圈

向量化函式是一種高效的程式設計技術，能夠顯著提升程式的執行效能。相較於傳統的迴圈操作，向量化函式能夠同時處理整個陣列，而不需要逐一處理每個元素。這種技術特別適用於資料科學和機器學習領域。

假設我們有一個簡單的程式碼範例，用來計算一個向量的平方值：

import numpy as np

# 原始迴圈方式
def square_loop(arr):
    result = []
    for x in arr:
        result.append(x ** 2)
    return result

# 向量化方式
def square_vectorized(arr):
    return arr ** 2

內容解密：

  • 原始迴圈方式：這段程式碼使用了傳統的for迴圈來逐一計算每個元素的平方值，並將結果存入一個列表中。
  • 向量化方式：這段程式碼則利用Numpy函式庫的向量化操作來一次性計算整個陣列的平方值，效能顯著提升。

向量化函式不僅能夠提升效能，還能使程式碼更加簡潔和易於維護。在實務應用中，建議盡可能使用向量化操作來取代迴圈。

資料視覺化工具

Plotly

Plotly是一款強大的資料視覺化工具，能夠建立互動式圖表。它支援多種圖表型別，如散點圖、折線圖、條形圖等，並且可以輕鬆地嵌入到網頁中。

以下是一個簡單的Plotly範例，用來繪製一個散點圖：

import plotly.express as px

# 假設我們有一些資料
data = {
    'x': [1, 2, 3, 4, 5],
    'y': [10, 11, 12, 13, 14]
}

# 建立散點圖
fig = px.scatter(data_frame=data, x='x', y='y')

# 顯示圖表
fig.show()

PyGWalker

PyGWalker是另一款強大的資料視覺化工具，專門用於建立資料探索和分析報告。它具有直觀的使用者介面，能夠快速生成各種圖表和報告。

以下是一個簡單的PyGWalker範例：

import pygwalker as pyg

# 假設我們有一些資料
data = {
    'x': [1, 2, 3, 4, 5],
    'y': [10, 11, 12, 13, 14]
}

# 建立PyGWalker物件
walker = pyg.Walker(data)

# 啟動PyGWalker
walker.start()

YData Profiling

YData Profiling是一款自動生成資料報告的工具，能夠快速掃描並分析資料集，生成詳細的報告。這對於初步瞭解資料特性和品質非常有幫助。

以下是一個簡單的YData Profiling範例：

from ydata_profiling import ProfileReport

# 假設我們有一些資料
data = {
    'x': [1, 2, 3, 4, 5],
    'y': [10, 11, 12, 13, 14]
}

# 建立ProfileReport物件
profile = ProfileReport(data)

# 生成報告並顯示
profile.to_notebook_iframe()

XGBoost在機器學習中的應用

XGBoost是一種高效且靈活的梯度提升框架，廣泛應用於機器學習領域。它能夠處理各種型別的問題，如分類別、迴歸等。

以下是一個簡單的XGBoost範例，用來進行二分類別任務：

import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 載入資料集
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

# 分割訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 建立XGBoost模型
model = xgb.XGBClassifier()

# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 預測測試集
y_pred = model.predict(X_test)

# 評估模型效能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

內容解密：

  • 載入資料集：使用Sklearn函式庫載入乳癌資料集。
  • 分割訓練集和測試集：將資料分割成訓練集和測試集。
  • 建立XGBoost模型：初始化XGBoost分類別器。
  • 擬合模型：使用訓練集擬合模型。
  • 預測測試集：使用擬合好的模型對測試集進行預測。
  • 評估模型效能：計算預測準確率。

週期性事件聚合（週別犯罪與交通事故）

在實務應用中，經常需要對週期性事件進行聚合分析。例如，聚合每週的犯罪與交通事故資料，以便進行進一步分析。

以下是一個簡單的範例：

import pandas as pd

# 假設我們有一些週期性事件資料
data = {
    'date': ['2023-09-01', '2023-09-02', '2023-09-08', '2023-09-09'],
    'event_type': ['crime', 'accident', 'crime', 'accident']
}

# 建立DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 轉換日期格式並設定為索引
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

# 按週聚合事件資料
weekly_data = df.resample('W').size()

print(weekly_data)

零件運算操作（視窗操作）

視窗操作是一種強大的時間序列分析技術，能夠對時間序列資料進行滑動視窗計算。這對於趨勢分析和異常檢測非常有幫助。

以下是一個簡單的視窗操作範例：

import pandas as pd

# 假設我們有一些時間序列資料
data = {
    'date': ['2023-09-01', '2023-09-02', '2023-09-03', '2023-09-04'],
    'value': [10, 20, 30, 40]
}

# 建立DataFrame並轉換日期格式為索引
df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

# 滑動視窗計算移動平均值（視窗大小為3）
df['rolling_mean'] = df['value'].rolling(window=3).mean()

print(df)
玄貓 BlackCat

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。