L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2936
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Eh bien, il est indiqué : ONNX version = 1.2.1 ; opset version = 7. Ce n'est pas clair, mais il est évident que vos paramètres ne répondent pas à ces exigences.
Mon système : Windows 10 build 19045. D'après letableau, cela devrait fonctionner (1.2.2 > 1.2.1 et 19045 > 19041).
D'après la deuxième ligne du tableau : Windows 10, version 2004 (build 19041) ONNX version = 1.2.2, 1.3, et 1.4 opset version = 7, 8, et 9.
PS. Le problème vient peut-être du fait que j'ai la version Home de Windows.Je n'ai rien trouvé de tel. Dans la liste des projets publics avec la lettre O, je n'ai qu'un seul projet - votre projet OpenCL.Seascape.
Je n'en ai pas trouvé. Dans la liste des projets publics avec la lettre O, je n'ai qu'un seul projet - votre projet OpenCL.Seascape.
Maintenant disponible :
Inside a simple model training in Python with model.onnx generation, Python inversion and inversion in MQL5.
Dans la version bêta du MT5 d'hier, nous avons fait une petite erreur dans la fonction OnnxRun, demain nous la corrigerons et la publierons.
Disponible dès maintenant :
Formation à un modèle simple en Python avec génération de model.onnx, inversion en Python et inversion en MQL5.
Dans la version bêta du MT5 d'hier, nous avons fait une petite erreur dans la fonction OnnxRun, demain nous la corrigerons et la mettrons à votre disposition.
Comme vous l'avez dit, elle donne l'erreur : failed, OnnxSetInputShape error 4024.
Je ne comprends pas où le tableau de modèles est déclaré et défini. Dans le fichier python ?
Comme vous l'avez dit, l'erreur suivante apparaît : failed, OnnxSetInputShape error 4024 (échec, erreur OnnxSetInputShape 4024)
Je ne comprends pas où le tableau de modèles est déclaré et défini. Dans un fichier python ?
Regardez dans les logs - quelle version de l'API ONNX est définie :
Mettez la dernière version des bibliothèques ONNX Runtime 1.14 de l'archive (elles sont signées par Microsoft) dans la racine du terminal à côté des fichiers exe et réessayez.
Il y a maintenant une erreur dans la vérification des paramètres :
ONNX.Price.Prediction (EURUSD,H1) failed, OnnxRun error 5807Le modèle de tableau en tant que nom de fichier court est apparu automatiquement lorsque vous ajoutez des ressources au projet :
Regardez dans les logs - quelle version de l'API ONNX est définie :
Mettez la dernière version des bibliothèques ONNX Runtime 1.14 de l'archive (elles sont signées par Microsoft) à la racine du terminal à côté des fichiers exe et réessayez.
Il y a maintenant une erreur dans la vérification des paramètres :
Avant de copier les bibliothèques à partir de l'archive, il y avait un message dans le journal :
Après avoir copié les bibliothèques dans le journal :
et dans l'onglet experts :
Le mode opératoire indique de fermer les positions courtes sur le Jew et de rechercher un achat...
Il y a une bonne chance de hausse pour 2-3 jours
Eh bien, comme je l'ai ordonné...
Il sera disponible dans le mart, dans le testeur également, y compris dans le réseau Cloud.
ONNX Runtume sera réécrit et repensé pour ne pas dépendre de bibliothèques système obsolètes.
Les fichiers ONNX sont facilement inclus dans les projets, cryptés et compressés dans des fichiers EX5. Vous obtenez des robots propres à partir d'un seul fichier.
Schéma de fonctionnement :
Comment interrogez-vous les modèles ? Pour l'instant, j'interroge en Python TensorFlow, mais ici comment ?
Disponible dès maintenant :
Formation à un modèle simple en Python avec génération de model.onnx, inversion en Python et inversion en MQL5.
Dans la version bêta du MT5 d'hier, nous avons fait une petite erreur dans la fonction OnnxRun, demain nous la corrigerons et la mettrons à votre disposition.
Je suis confus.
Comment interrogez-vous les modèles ? Maintenant, j'interroge en Python TensorFlow, mais ici, comment ?
Où sont ces projets ? Comment y accéder ?
Allez dans l'éditeur et regardez dans le panneau du bas "Projets publics", vous y verrez "ONNX.Price.Prediction".
Dans le menu contextuel du projet, cliquez sur Join.
Le projet possède un script Python d'entraînement et un modèle prêt à l'emploi dans model.onnx
Pour exécuter la formation, installez Python (3.10 par exemple), livrez les paquets et cliquez sur Compile directement dans MetaEditor sur le fichier PricePredictionTraining.py - la formation commencera.
python.exe -m pip install --upgrade pip pip install --upgrade tensorflow pip install --upgrade pandas pip install --upgrade scikit-learn pip install --upgrade matplotlib pip install --upgrade tqdm pip install --upgrade metatrader5 pip install --upgrade onnx==1.12 pip install --upgrade tf2onnxVous pouvez exécuter la prédiction en exécutant le fichier PricePrediction.py lors de la compilation :
Pour information, MetaEditor peut :
Les compilateurs sont configurés dans Outils -> Options -> Compilateurs :