Clouse Variables as Inputs

本文提供了一个使用Perl语言编写的脚本示例,该脚本可以查找指定目录下大小超过1024字节的文件。通过定义一个闭包来实现对文件大小的检查,利用File::Find模块进行目录遍历。
use File::Find;

sub print_bigger_than {
my $minmum_size = shift;
return sub { print "$File::Find::name\n" if -f and -s >= $minimun_size};
}

my $bigger_than_1024 = print_bigger_than(1024);
find ($bigger_than_1024, 'bin');

给print_bigger_than传递1024参数,因为access $minmum_size是通过print_bigger_than返回值的引用方式,所以它是一个closure 变量,并且在整个子程序引用的生命周期中都不会消失。

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``` import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import tensorflow_text as text # 需要安装 import kagglehub import matplotlib.pyplot as plt import os from sklearn.model_selection import train_test_split # 示例:使用IMDB影评数据集 dataset, info = tf.load('imdb_reviews', with_info=True, as_supervised=True) train_data, test_data = dataset['train'], dataset['test'] # 转换为numpy格式 texts = [ex[0].numpy().decode('utf-8') for ex in train_data] labels = [ex[1].numpy() for ex in train_data] # 使用预训练的小型BERT(如bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8) # 下载模型 bert_preprocess = hub.KerasLayer(kagglehub.model_download("tensorflow/bert/tensorFlow2/en-uncased-preprocess")) bert_encoder = hub.KerasLayer(kagglehub.model_download("tensorflow/bert/tensorFlow2/bert-en-uncased-l-4-h-512-a-8")) # 构建分类模型 inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(), dtype=tf.string) preprocessed = bert_preprocess(inputs) outputs = bert_encoder(preprocessed) pooled_output = outputs['pooled_output'] x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(pooled_output) predictions = tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')(x) # 假设3分类 model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=predictions) lowadam = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=3e-5) # 更小的学习率 model.compile(optimizer=lowadam, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 增加验证集和早停机制 val_texts = ["Great product", "Poor quality", "Average experience"] val_labels = [0, 1, 2] train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split(texts, labels, test_size=0.2) # 调整训练参数 history = model.fit( texts, labels, validation_data=(val_texts, val_labels), epochs=500, batch_size=32, callbacks=[tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=3)] ) file = open('./weights.txt', 'w') # 参数提取 for v in model.trainable_variables: file.write(str(v.name) + '\n') file.write(str(v.shape) + '\n') file.write(str(v.numpy()) + '\n') file.close() loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] plt.plot(loss, label='Training Loss') plt.plot(val_loss, label='Validation Loss') plt.title('Training and Validation Loss') plt.legend() plt.show() model.save('transform_model.keras')```Exception has occurred: AttributeError module 'tensorflow' has no attribute 'load' File "D:\source\test4\BERTbig.py", line 13, in <module> dataset, info = tf.load('imdb_reviews', with_info=True, as_supervised=True) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'load'
03-15
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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