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インポート テンソルフローインポート itertoolsインポートランダムから時刻 インポート時間クラス 分類番号:__number = 0__classifiedAs = 3def __init__(自分、番号):自分.__number =数値if 数値 == 0:self.__classifiedAs = <スパン スタイル="カラー: #0000dd; font-weight: ボールド;">0 <スパン スタイル="カラー: #888888;">#ゼロエリフ 番号 > 0:self.__classifiedAs = <スパン スタイル="カラー: #0000dd; font-weight: ボールド;">1 <スパン スタイル="カラー: #888888;">#ポジティブエリフ 番号 < 0:self.__classifiedAs = <スパン スタイル="カラー: #0000dd; font-weight: ボールド;">2 <スパン スタイル="カラー: #888888;">#否定的def 数値(自分):戻る 自分自身.__番号def classifiedAs(自分):戻る 自分自身.__classifiedAsdef classifiedAsString(classifiedAs):if として分類== 0:return 「ゼロ」elif が == として分類されました 1:return 「ポジティブ」elif が == として分類されました 2:return "Negative"def trainDatasetFunction():trainNumbers = []trainNumberLabels = []私は中 範囲(-1000、1001):数値 = ClassifiedNumber(i)trainNumbers.append(number.number())trainNumberLabels.append(number.classifiedAs())return ( {"number" : trainNumbers } , trainNumberLabels)def inputDatasetFunction():グローバル ランダムシードrandom.seed(randomSeed) # 同じ結果を得る数字= []私は中 範囲(0, 4):数値.append(random.randint(-9999999、9999999))return {"number" : 数値 }def メイン():print("TensorFlow 正負ゼロ数値分類子テスト (demensdeum 2017 による) (demensdeum@gmail. com)")maximalClassesCount = len(set< /span>(trainDatasetFunction()[1])) + 1numberFeature = tensorflow.feature_column。 numeric_column("数値")分類子= tensorflow.推定子。 DNNClassifier(feature_columns = [numberFeature], hidden_​​units = [10、20、10]、n_classes = maximalClassesCount)ジェネレーター= 分類子.train(input_fn = trainDatasetFunction、ステップ = 1000).predict(input_fn =  inputDatasetFunction)inputDataset = inputDatasetFunction()結果 = リスト(itertools)。 islice(generator, len(inputDatasetFunction()["数値"])))i = 0結果の結果:print("番号: %d は %s として分類されました" % (inputDataset["number"][i], generatedAsString(result["class_ids"][0 ])))i += 1ランダムシード = time()主要（）

番号: 4063470 は陽性として分類されました番号: 6006715 陽性として分類番号: -5367127 は陰性として分類されました番号: -7834276 陰性として分類