with torch.no_grad(): model.eval() y_pred=model(x_traintensor) y_pred转化为numpy并画图

要将 `y_pred` 转换为 numpy 数组并绘制图形，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 将 `y_pred` 转换为 numpy 数组：

   y_pred = y_pred.cpu().detach().numpy()

2. 导入绘图库，比如 matplotlib：

   import matplotlib.pyplot as plt

3. 使用 matplotlib 绘制图形：

   plt.plot(y_pred, label='Predicted')
   plt.plot(y_train, label='Actual')
   plt.legend()
   plt.show()

这样，您就可以将 `y_pred` 转换为 numpy 数组，并将预测结果与实际结果一起绘制成图形。

请注意，为了能够将 `y_pred` 转换为 numpy 数组，您可能需要将其从 GPU 上移回到 CPU 上。使用 `cpu()` 方法将其移回 CPU，并使用 `detach()` 方法将其从计算图中分离。

请根据您的实际需求进行相应的修改和调整，然后尝试运行代码来绘制图形。如有其他问题，请随时提问。

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net.eval() with torch.no_grad(): x = torch.from_numpy(test_data[-seq_length:].reshape(1, seq_length, -1)).float() y_pred = net(x) y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred.numpy()) print('Predicted price:', y_pred[0][0])

这段代码的作用是使用训练好的神经网络模型net对测试数据进行预测，并将预测结果反归一化得到实际的预测价格。具体来说：

- net.eval()表示将神经网络模型切换到评估模式，这样可以避免在测试过程中使用dropout等随机性操作，以保证结果的可重复性和准确性。
- torch.no_grad()表示在进行测试前不需要计算梯度，从而减少内存占用和提高速度。
- x = torch.from_numpy(...)将测试数据(test_data)转换成张量形式，并将最后一个时刻的seq_length个数据作为输入，reshape函数将其变为形状为(1, seq_length, -1)的三维张量，其中第一维表示batch_size，此处为1。
- y_pred = net(x)表示将输入数据送入神经网络进行前向计算，得到输出结果y_pred。
- y_pred = scaler.inverse_transform(...)表示将y_pred反归一化，得到实际的预测价格。
- 最后，将预测结果打印输出。

def plot _ pred ( dv _ set , model , device , lim =35., preds = None , targetsNone ): if preds is Mone or targets is Mone : model . eval () preds , targets =[],[] for x , y in dv _ set : x , y = x . to ( device ), y . to ( device ) with torch . no _ grad (): pred = model ( x ) preds . append ( pred . detach (). cpu ()) targets . append ( y . detach (). cpu ()) preds = torch . cat ( preds , dim =0). numpy () targets = torch . cat ( targets , dim =0). numpy ()

这段代码存在一些错误，我来帮你修正一下：

def plot_pred(dv_set, model, device, lim=35., preds=None, targets=None):
    if preds is None or targets is None:
        model.eval()
        preds, targets = [], []
        for x, y in dv_set:
            x, y = x.to(device), y.to(device)
            with torch.no_grad():
                pred = model(x)
                preds.append(pred.detach().cpu())
                targets.append(y.detach().cpu())
        preds = torch.cat(preds, dim=0).numpy()
        targets = torch.cat(targets, dim=0).numpy()
    
    # 绘制图形的代码缺失，你可以在这里添加绘图的相关代码
    
    # 返回预测值和目标值
    return preds, targets

修正后的代码将原来缺失的绘图代码部分注释掉了，你可以在这里添加你希望使用的绘图代码。同时，我添加了一个返回语句，这样函数可以返回预测值和目标值给调用者。

请注意，由于缺失了绘图代码，你需要根据你的需求添加合适的绘图逻辑来完成预测结果的可视化。