项目比较简单,仅作为娱乐项目,但没想到关注人比预期要多,特此感谢大家关注,祝大家都能发财! 因为项目本身涉及到爬虫,机器学习,后端服务技术,而且是面向开发者的,我默认大家有这方面技术背景且能解决一些常识问题,故没有做太多细节说明,特此表示抱歉。 项目仅仅是抛砖引玉,很多地方都不是绝对的,目的是为了感兴趣的朋友可以自定义调试。
执行 python get_train_data.py 用于获取训练数据, 如果出现解析错误,应该看看网页 http://datachart.500.com/ssq/history/newinc/history.php 是否可以正常访问
执行 python train_model.py 用于模型训练,模型训练完成会保存至model文件下,默认是一个球一个序列模型,训练结束后会得到7个模型文件, 我是i7-8550U 的CPU + NVIDIA GeFore MX150 GPU, 整个训练时间大概40分钟左右,训练时间太久的话可以减小epochs参数值。 build_model函数中定义得模型可修改定义,但要保证输入输出shape与原模型一致。
执行 python run_api.py 启动一个微服务,获取每天预测号码,获取预测访问url为: http://127.0.0.1:5000/predict_api 服务部署在后台,可以直接在浏览器上每日获取预测结果。
python3.6 环境,相关库和版本在 requirements.txt 下
pip install -r requirement.txt
若安装存在问题,可手动依次安装,具体安装库产生问题,需自行解决