12.1
42.2
32.2
15.2

# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf     #NN用ライブラリであるtensorflowをインポート

import numpy as np      #計算用ライブラリであるnumpyをインポート

'''----------------------モデル定義---------------------------------'''
 #入力層のユニット数
num_units1 = 10  #中間層1のユニット数

x=tf.placeholder(tf.float32,[1, 720])       #入力層

w_enc = tf.Variable(tf.random_normal([720, num_units1], stddev=0.01))   #入力側の重み
b_enc = tf.Variable(tf.zeros([num_units1]))             #入力側のバイアス

w_dec = tf.Variable(tf.random_normal([num_units1,720], stddev=0.01))    #出力側の重み
b_dec = tf.Variable(tf.zeros([720]))                #出力側のバイアス

encoded = tf.nn.relu(tf.matmul(x, w_enc) + b_enc)       #入力側活性化関数(ReLU)

#drop=tf.nn.dropout(encoded,0.5)                #dropout

decoded = tf.matmul(encoded, w_dec) + b_dec         #出力側活性化関数(恒等写像)

lambda2 = 0.1                               #正則化係数
l2_norm = tf.nn.l2_loss(w_enc) + tf.nn.l2_loss(w_dec)           #L2正則化
loss1 = tf.reduce_sum(tf.square(x - decoded)) + lambda2 * l2_norm   #損失関数(二乗誤差関数)

loss2= tf.abs(tf.reduce_sum(decoded - x) / tf.reduce_sum(x)) * 100      #百分率で表した誤差

train_step = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.0001).minimize(loss1)   #勾配降下法(Adam)

'''--------------変数の初期化とVLFデータの読み込み---------------'''

sess = tf.InteractiveSession()          #セッション開始を変数に定義
sess.run(tf.global_variables_initializer()) #変数初期化

a = np.loadtxt("train_datasin125.txt")        #訓練データを読み込む

b = np.loadtxt("sintest_data11.txt")        #テストデータ１を読み込む

c = np.loadtxt("sintast_data2.txt")     #テストデータ２を読み込む

'''-------------------------学習開始---------------------------'''

for step in range(1000000):             #学習回数
    r = a[np.random.randint(0, 2000, [1])]          #訓練データの中からランダムに１日分のデータを選出

    sess.run(train_step, feed_dict={x:r})       #学習セッション開始
    if step%49==0:                  #５０回学習するごとに
        loss_val = sess.run(loss2, feed_dict={x:r}) #百分率で表した誤差を算出
        print('Step: %d, Loss: %f'%(step,loss_val)) #現在の学習回数と誤差を表示

    if step%499==0:                 #学習回数５００回ごとに

        '''-------------------現在の学習回数を格納---------------------'''

        if step==0:
            out_g=step+1
        else:
            out_g=np.column_stack([out_g,step+1])

        '''------------------教師データの最大誤差算出------------------'''
        max = 0
        for i in range(2000):
            r = a[i, :]
            r = r.reshape(1, 720)
            loss_val = sess.run(loss2, feed_dict={x: r})
            if max<loss_val:
                max=loss_val
            if i==1999:
                if step == 0:
                    out1 = max
                else:
                    out1 = np.column_stack([out1, max])

        '''--------------テストデータ１の最大誤差算出------------------'''

        max = 0
        for q in range(30):
            r = c[q, :]
            r = r.reshape(1, 720)
            loss_val = sess.run(loss2, feed_dict={x: r})
            if max < loss_val:
                max = loss_val
            if q == 29:
                if step == 0:
                    out3 = max
                else:
                    out3 = np.column_stack([out3, max])

        '''--------テストデータ２の最大誤差と推定日数の算出--------'''

        max = out3
        count=0
        for p in range(48):
            r = b[p, :]
            r = r.reshape(1, 720)
            loss_val = sess.run(loss2, feed_dict={x: r})
            if max<loss_val:
                count=count+1
            if p==47:
                if step == 0:
                    out2 = max
                    out4=count
                else:
                    out2 = np.column_stack([out2, max])
                    out4 = np.column_stack([out4, count])

'''------------------テキストファイルを出力--------------------'''

out=np.column_stack([out_g.T,out1.T,out2.T,out3.T])
np.savetxt("sinoutput110.txt",out)

out=np.column_stack([out4.T])
np.savetxt("sinoutput010.txt",out)

/Users/ishidatakuma/PycharmProjects/sotsuken/venv/bin/python /Users/ishidatakuma/PycharmProjects/sotsuken/jikkenn2.py
Step: 0, Loss: 147.256897
Step: 49, Loss: 2897.626221
Step: 98, Loss: 18581.408203
Step: 147, Loss: 33576.679688
Step: 196, Loss: 36586.777344
Step: 245, Loss: 20837.001953
Step: 294, Loss: 101844.562500
Step: 343, Loss: 16776.875000
Step: 392, Loss: 5594.307129
Step: 441, Loss: 20111.017578
Step: 490, Loss: 5526.880859
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/ishidatakuma/PycharmProjects/sotsuken/jikkenn2.py", line 107, in <module>
    if yosino<loss_val:
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()