pytorch lstm时间序列

在 PyTorch 中使用 LSTM 进行时间序列预测可以分为以下几个步骤：

1. 准备数据集：将时间序列数据集划分为训练集和测试集，并将其转换为 PyTorch 中的 Tensor 类型。

2. 定义 LSTM 模型：使用 PyTorch 中的 nn.LSTM 定义 LSTM 模型。

3. 训练模型：使用训练集对 LSTM 模型进行训练。

4. 测试模型：使用测试集对 LSTM 模型进行测试，并计算模型的准确率或者其他指标。

下面是一个简单的 PyTorch LSTM 时间序列预测的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 准备数据集
data = torch.FloatTensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).unsqueeze(1)
train_data = data[:7]
test_data = data[7:]

# 定义 LSTM 模型
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        output, _ = self.lstm(input)
        output = self.linear(output[-1])
        return output

model = LSTM(1, 10, 1)

# 训练模型
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
epochs = 1000

for epoch in range(epochs):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(train_data)
    loss = criterion(output, train_data[-1])
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if epoch % 100 == 0:
        print('Epoch:', epoch, 'Loss:', loss.item())

# 测试模型
with torch.no_grad():
    test_output = model(test_data[:-1])
    print('Predicted value:', test_output.item(), 'True value:', test_data[-1].item())

在这个示例代码中，我们首先准备了一个简单的时间序列数据集，然后定义了一个只有一个 LSTM 层的 LSTM 模型，并使用均方误差作为损失函数进行训练。最后，我们使用测试集对模型进行测试，并输出预测值和真实值。