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이 자료는 주식 투자 목적이 아닌 프로그램 분석율 계산을 위한 값이므로 절대 신뢰하지 마세요

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안녕하세요

코딩연습생입니다~

정말 오랜만에 포스팅 하는거 같습니다..ㅠ

요즘 참 하는일 모두 하나하나 태글인거 같습니다..ㅎㅎ

정기적인 주식 관련 정보 포스팅을 하는 프로그램도 자주 뻑(?)이 나고.. 개선할려고 이것저것 수정 중인데..

쉽지가 않네요..

세금 관련 문제...하앜...ㅋㅋ

그래도 블로그 시작할때의 초기 마음가짐을 다시 바로 잡고...

포스팅을 올리도록 하겠습니다

이번 포스팅은 Tensorflow 1.x 버전의 소스코드를 사용하다가 GPU 카드를 변경하거나 또는 다른Tensorflow 2.x 버전의

소스 코드와 같이 사용해야 하는 상황이 발생하였을때 문제가 생깁니다

여기 Tensorflow 2.0이 Release 되면서 기존 문제 되는 사항을 잘 정리한 블로그가 있어서 첨부 한다

http://solarisailab.com/archives/2640

33. TensorFlow 2.0 Release 및 변경사항 정리 – tf.Session & tf.placeholder 삭제, @tf.function, tf_upgrade_v2 | 솔라

2019-09-30에 TensorFlow 2.0이 정식 Release 되었다. 그동안의 많은 개발사항을 반영한 메이저 업데이트가 이루어진만큼 API 구조가 대대적으로 변경되었다. 자세한 변경사항은 TensorFlow GitHub 저장소의 릴

solarisailab.com

특히 Release가 변하면서 가장 문제가 되는 부분이 몇가지 있다 개인적인으로 사용시 문제가된 항목들을

해결한 방법을 예제를 들어 설명 하겠다

1. placeholder 사용 불가

해결 방법

(아래 예제 소스를 통해 같은 형태로 사용하면 된다)

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

#기존 코드
X = tf.placeholder(tf.float32, [None, seq_length, input_data_column_cnt])
#변경 코드
X = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, seq_length, input_data_column_cnt])

2. rnn 사용 불가

해결 방법

(아래 예제 소스를 통해 같은 형태로 사용하면 된다)

import tensorflow.compat.v1 as tf <--- 2.x 버전 텐서(2.x을 1.x 버전처럼 사용)

tf.disable_v2_behavior()
tf.compat.v1.set_random_seed(777)

#기존 코드
cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units=rnn_cell_hidden_dim,
                                     forget_bias=forget_bias, state_is_tuple=True, activation=tf.nn.softsign)

#변경 코드
cell = tf.compat.v1.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=rnn_cell_hidden_dim,
                                                 forget_bias=forget_bias, state_is_tuple=True,
                                                 activation=tf.nn.softsign)

3. layerstf.contrib.layers.fully_connected 사용 불가

해결 방법

(아래 순서에 따라 설치하고 소스코드를 아래 형태로 변환해서 사용하면 된다)

1) pip install tf-slim <-- 해당 명령올 패키지 설치

2) 패키지 선언

from tf_slim.layers import layers as _layers

3) 소스코드 변경

# 기존 코드
hypothesis = tf.contrib.layers.fully_connected(hypothesis[:, -1], output_data_column_cnt, activation_fn=tf.identity)

#변경 코드
hypothesis = _layers.fully_connected(hypothesis[:, -1], output_data_column_cnt, activation_fn=tf.identity)

이렇게 해당 부분들을 수정하고 나면

소스코드가 정상적으로 실행 되는 것을 확인 할 수가 있다

기존 Tensorflow 1.4 버전으로 구성된 코드를 Tensorflow 2.0 버전으로 변경 후 위에 관련된 부분을 수정한뒤에

실행하여 동작하는 모습이다

저작자표시 (새창열림)

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위의 주가 리스트는 2021-03-24 19:05:52 기준으로 취합된 데이터로 작성된 자료 입니다

프로그램 결과에 대한 값을 티스토리에 자동 포스팅 중입니다

프로그램 결과 전일 기준(다음날 예측)으로 포스팅 하고 있습니다

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(이자료를 통한 투자 손해에 대해 필자는 배상하지 않습니다)

※ 해당 정보는 프로그램 결과값이 정리하여 자동으로 포스팅되는 글라는 점을 참고해 주세요

(2021-03-24프로그램이 자동으로 포스팅한 자료 입니다)

▣2021-03-24_급등 주가 리스트

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위의 주가 리스트는 2021-03-24 13:31:57 기준으로 취합된 데이터로 작성된 자료 입니다

프로그램 결과에 대한 값을 티스토리에 자동 포스팅 중입니다

프로그램 결과 전일 기준(다음날 예측)으로 포스팅 하고 있습니다

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(2021-03-16프로그램이 자동으로 포스팅한 자료 입니다)

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(프로그램에서 모의 투자시 승률이 가장 좋은 리스트 입니다)

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(과거 데이터를 이용하여 텐서플로워를 통해 최종 예상 종가를 예측한 값입니다)

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▣ 매수 종목 퀀티랩 정보 리스트

(해당 자료는 퀀티랩(http://quantylab.com)의 자료를 스크랩한 정보 입니다.)

▣ 매수 종목 퀀티랩 정보 리스트

(해당 자료는 퀀티랩(http://quantylab.com)의 자료를 스크랩한 정보 입니다.)

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(해당 자료는 퀀티랩(http://quantylab.com)의 자료를 스크랩한 정보 입니다.)

▣ 매수 종목 퀀티랩 정보 리스트

(해당 자료는 퀀티랩(http://quantylab.com)의 자료를 스크랩한 정보 입니다.)

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위의 주가 리스트는 2021-03-16 21:33:00 기준으로 취합된 데이터로 작성된 자료 입니다

프로그램 결과에 대한 값을 티스토리에 자동 포스팅 중입니다

프로그램 결과 평일 기준 오전, 오후 두번 포스팅 하고 있습니다

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