用GAN网络生成彩票号码

本文将详细解析如何使用生成对抗网络(GAN)来生成彩票号码。我们将介绍代码的每个部分,并给出详细注释,帮助读者理解整个过程。效果如下:
在这里插入图片描述

导入依赖

首先,我们需要导入所需的库。

import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
from collections import deque

这些库包括:

  • numpypandas:用于数据处理和分析。
  • torch:用于构建和训练神经网络。
  • collections.deque:用于实现滑动窗口记录。

加载和预处理数据

我们从 Excel 文件中加载彩票数据,并对数据进行预处理。

# 加载数据
file_path = './dlts.xlsx'
data = pd.read_excel(file_path)# 数据预处理:拆分前区和后区号码并合并为一个数据集,然后进行归一化处理
front_area_numbers = data['前区'].str.split(' ', expand=True).astype(int)
back_area_numbers = data['后区'].str.split(' ', expand=True).astype(int)# 归一化处理
front_area_numbers = (front_area_numbers - 1) / 34.0  # 前区号码范围1-35,归一化到0-1
back_area_numbers = (back_area_numbers - 1) / 11.0   # 后区号码范围1-12,归一化到0-1# 合并前区和后区的号码
all_numbers = pd.concat([front_area_numbers, back_area_numbers], axis=1).values
all_numbers = torch.tensor(all_numbers, dtype=torch.float32)

代码解析

  1. 加载数据

    • 使用 pandas 库从 Excel 文件中加载数据。
  2. 数据预处理

    • 拆分前区和后区号码,并将其转换为整数。
    • 对号码进行归一化处理,使其值在 0 到 1 之间。
  3. 合并数据

    • 合并前区和后区号码,形成一个完整的数据集。
    • 将数据转换为 PyTorch 张量,以便于后续处理。

构建生成器模型

生成器模型的作用是生成彩票号码。我们使用了一个简单的全连接神经网络,其中包含多个层和激活函数。

# 构建生成器模型
class Generator(nn.Module):def __init__(self, input_dim, output_dim):super(Generator, self).__init__()self.model = nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, 256),nn.LeakyReLU(0.2),nn.BatchNorm1d(256),nn.Linear(256, 512),nn.LeakyReLU(0.2),nn.BatchNorm1d(512),nn.Linear(512, 1024),nn.LeakyReLU(0.2),nn.BatchNorm1d(1024),nn.Linear(1024, output_dim),nn.Sigmoid()  # 使用sigmoid激活函数,将输出限制在0到1之间)def forward(self, x):return self.model(x)

代码解析

  1. 类定义和初始化

    • Generator 类继承自 nn.Module
    • 初始化方法定义了网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。
  2. 网络结构

    • nn.Sequential 用于顺序地定义网络层。
    • 每一层包含一个全连接层 (nn.Linear),一个 LeakyReLU 激活函数 (nn.LeakyReLU),和一个批量归一化层 (nn.BatchNorm1d)。
    • 输出层使用 Sigmoid 激活函数,将输出限制在 0 到 1 之间。

构建判别器模型

判别器模型的作用是判断生成的号码是否真实。它也是一个全连接神经网络。

# 构建判别器模型
class Discriminator(nn.Module):def __init__(self

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