Tf-lottery

AI体彩预测：大乐透、排列3、排列5、七星彩。

Prerequisites

• Python 3.3+

• Websocket

• TF1.X: tensorflow==1.15.3或者tensorflow-gpu==1.15.3

• Tornado 6.0.4

• Tensorflow 1.15.3

• LSTM Networks

• Aditi Mittal RNN and LSTM

• Technical Indicators and GRU/LSTM to Predict Stock price

Directory

./data/lottery.txt rank3.txt rank5.txt starcolor.txt, 体彩历届开奖数据，从体彩有记录开始截止到2020年7月

./data/input.txt, 训练时默认数据源

./save, 训练完成之后保存的AI模型，输出预测数据时调用。该目录有已经成功训练好的体彩AI模型，可直接预测使用。

./tool/crash.py, 清除所有训练记录和日志方便重新开始训练 ./tool/capability.py 用于查看此计算机是否可以GPU运算以及算力大小

Usage

train.py 用于Tensorflow训练学习体彩数据

--data_dir data directory containing input.txt

--save_dir directory to store checkpointed models

--log_dir directory to store tensorboard logs

--rnn_size size of RNN hidden state

--num_layers number of layers in the RNN

--model rnn, gru, lstm, or nas

--batch_size minibatch size

--seq_length RNN sequence length

--decay_rate decay rate for rmsprop

$ python train.py --save_dir save/rank3 --model lstm --batch_size 20 --save_every 500 --decay_rate 0.89 #example

sample.py 训练结束后用于输出体彩预测数据

--save_dir model directory to store checkpointed models

--n number of characters to sample

--prime first lottery text

--sample 0 to use max at each timestep, 1 to sample at each timestep, 2 to sample on spaces

$ python sample.py --save_dir save/rank3 -n 200 --prime 06 --sample 1 #example

ws_server.py 启动 tornado websocket 服务端和Tensorflow训练好的模型交互

Online Demo

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