问题：
如图为茅台的股票数据
我们只用c列数据进行预测
用连续60天的开盘价预测第61天的开盘价
分析：
1.import
2.读取文件，划分train、test，归一化，生成整个数据集并乱序
3.model=tf.keras.Sequential(…)
4.model.compile(…)
5.断点续训，保存模型，model.fit(…)
6.model.summary()
代码：
maotai = pd.read_csv('./SH600519.csv') # 读取股票文件training_set = maotai.iloc[0:2426 - 300, 2:3].values # 前(2426-300=2126)天的开盘价作为训练集,表格从0开始计数，2:3 是提取[2:3)列，前闭后开,故提取出C列开盘价
test_set = maotai.iloc[2426 - 300:, 2:3].values # 后300天的开盘价作为测试集# 归一化
sc = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) # 定义归一化：归一化到(0，1)之间
training_set_scaled = sc.fit_transform(training_set) # 求得训练集的最大值，最小值这些训练集固有的属性，并在训练集上进行归一化
test_set = sc.transform(test_set) # 利用训练集的属性对测试集进行归一化x_train = []
y_train = []x_test = []
y_test = []# 测试集：csv表格中前2426-300=2126天数据
# 利用for循环，遍历整个训练集，提取训练集中连续60天的开盘价作为输入特征x_train，第61天的数据作为标签，for循环共构建2426-300-60=2066组数据。
for i in range(60, len(training_set_scaled)):x_train.append(training_set_scaled[i - 60:i, 0])y_train.append(training_set_scaled[i, 0])
# 对训练集进行打乱
np.random.seed(7)
np.random.shuffle(x_train)
np.random.seed(7)
np.random.shuffle(y_train)
tf.random.set_seed(7)
# 将训练集由list格式变为array格式
x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train)# 使x_train符合RNN输入要求：[送入样本数， 循环核时间展开步数， 每个时间步输入特征个数]。
# 此处整个数据集送入，送入样本数为x_train.shape[0]即2066组数据；输入60个开盘价，预测出第61天的开盘价，循环核时间展开步数为60; 每个时间步送入的特征是某一天的开盘价，只有1个数据，故每个时间步输入特征个数为1
x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], 60, 1))
# 测试集：csv表格中后300天数据
# 利用for循环，遍历整个测试集，提取测试集中连续60天的开盘价作为输入特征x_train，第61天的数据作为标签，for循环共构建300-60=240组数据。
for i in range(60, len(test_set)):x_test.append(test_set[i - 60:i, 0])y_test.append(test_set[i, 0])
# 测试集变array并reshape为符合RNN输入要求：[送入样本数， 循环核时间展开步数， 每个时间步输入特征个数]
x_test, y_test = np.array(x_test), np.array(y_test)
x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], 60, 1))model = tf.keras.Sequential([LSTM(80, return_sequences=True),Dropout(0.2),LSTM(100),Dropout(0.2),Dense(1)
])model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),loss='mean_squared_error') # 损失函数用均方误差
# 该应用只观测loss数值，不观测准确率，所以删去metrics选项，一会在每个epoch迭代显示时只显示loss值checkpoint_save_path = "./checkpoint/LSTM_stock.ckpt"if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'):print('-------------load the model-----------------')model.load_weights(checkpoint_save_path)cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True,monitor='val_loss')history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=50, validation_data=(x_test, y_test), validation_freq=1,callbacks=[cp_callback])model.summary()
注：本文来自于中国大学mooc中北京大学的人工智能实践：Tensorflow笔记，在此感谢北大的曹健老师