使用TensorFlow 2.0赚钱开源项目指南

使用TensorFlow 2.0赚钱开源项目指南

Make_Money_with_TensorflowThis is the code for "Make Money with Tensorflow" by Siraj Raval on Youtube 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/Make_Money_with_Tensorflow

本指南旨在帮助您了解并运行由Siraj Raval创建的“使用TensorFlow 2.0赚钱”项目，该项目位于GitHub。此项目展示了如何利用深度学习进行投资决策，构建一个名为NeuralFund的应用程序。

1. 项目目录结构及介绍

项目基于Siraj Raval的视频演示，其结构设计用于实现股票市场预测和交易决策。以下是项目的主要目录结构概述：

Make_Money_with_Tensorflow_2
│  
├── flaskSaaS-master      (基础TF Serving与Flask集成代码)
│   ├── ...               (相关依赖和服务文件)
│   
└── 用户认证+MySQL代码    (含用户身份验证及数据库交互的Flask应用代码)
│   ├── app.py             (主应用程序文件)
│   ├── models.py          (可能包含模型定义和数据库模型)
│   └── templates         (前端HTML模板)
│       └── ...
│
├── README.md             (项目说明文档)
├── train.py              (训练脚本，用于持续训练模型)
└── ...                   (其他可能的辅助文件或资料)

注释: 目录结构详细内容可能会有所不同，具体以实际仓库为准。基础TF Serving和用户认证部分是项目的核心组件，需要合并以形成完整应用。

2. 项目的启动文件介绍

• 主要启动文件通常为app.py或者在训练过程中是train.py。
  • app.py: 负责Flask应用的初始化，包括路由设置、视图函数等，如果已整合了用户认证和数据库操作，它还会处理相关的登录注册逻辑。
  • train.py: 包含模型的训练逻辑。在本项目中，这涉及到从网络获取实时股票数据、训练模型，并准备部署到TensorFlow Serving。

3. 项目的配置文件介绍

配置信息可能分散于多个地方：

• 环境变量与配置: 在某些情况下，如连接数据库、配置TensorFlow Serving的地址等，配置信息可能通过环境变量设置。
• Flask配置: 可能在app.py或其他配置文件（如config.py）中设定，例如设置SECRET_KEY，数据库URL等。
• TensorFlow Serving配置: 由于项目结合了TensorFlow Serving，相关的服务端配置可能需遵循TensorFlow Serving的官方指南，配置文件一般在安装TensorFlow Serving时指定或修改。

注意: 没有明确列出具体的配置文件路径，因为这些细节取决于项目的实际组织和开发者的选择。在开始前，确保查看README.md文件，那里可能提供了更多关于如何配置和启动项目的指导。

结论

熟悉上述结构和关键文件后，您可以按步骤合并代码库、配置环境、训练模型以及搭建前端界面，最终实现一个能够做出投资决策的智能应用。始终记得阅读最新的README.md文件和跟随作者提供的视频教程来获得更详尽的指引。

Make_Money_with_TensorflowThis is the code for "Make Money with Tensorflow" by Siraj Raval on Youtube 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/Make_Money_with_Tensorflow