Discussão do artigo "Uso de modelos ONNX em MQL5"

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O ONNX (Open Neural Network Exchange) é um padrão aberto para a representação de modelos de redes neurais. Neste artigo, consideraremos o processo de criação do modelo SNN-LSTM para previsão de séries temporais financeiras e o uso do modelo ONNX criado em um Expert Advisor MQL5.

Há duas maneiras de criar um modelo: Você pode usar o OnnxCreate para criar um modelo a partir de um arquivo ONNX ou o OnnxCreateFromBuffer para criá-lo a partir de um array de dados.

Se o modelo ONNX for usado como recurso em um EA, será necessário recompilar o EA sempre que o modelo for alterado.


Nem todos os modelos têm tensor de entrada e/ou saída de tamanhos totalmente definidos. Normalmente, essa é a primeira dimensão responsável pelo tamanho do pacote. Antes de executar um modelo, você deve especificar explicitamente os tamanhos usando as funções OnnxSetInputShape e OnnxSetOutputShape.

Os dados de entrada do modelo devem ser preparados da mesma forma que foram feitos no treinamento do modelo.

Autor: MetaQuotes

 
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Olá senhores.

Alguém pode me ajudar, pois no final do processo em python, sai o seguinte erro: AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'output_names'. Não sei muito de python, nem de programação. Portanto qualquer ajuda será bem vinda! Obrigado.

 
Alberto Henrique Tacoronte #: Olá senhores. Alguém pode me ajudar, pois no final do processo em python, sai o seguinte erro: AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'output_names'. Não sei muito de python, nem de programação. Portanto qualquer ajuda será bem vinda! Obrigado.

Olá, Alberto, por favor, poste o trecho do seu código [utilizando o botão do CÓDIGO (Alt -S)] onde está ocorrendo o erro que alguém que conheça Python (MetaTrader para Python | Modelos ONNX) poderá apontar a solução...

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