写一个python Flask销售预测系统中,有一个suanfa.py文件:先读取shuju.csv (共有24条数据,包含Date(object)(yyyy/mm)和TotalPrice(float64)两个属性), 然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理,之后定义一个函数def split_data(data, lookback): 将数据集划分为测试集(0.2)和训练集(0.8),data_raw = data.to_numpy(),lookback = 4, 然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量,然后定义超参数, 定义算法模型model=LSTM()、损失函数和优化器(Adam)然后训练模型求出MSE, 将模型保存;有一个predict.html文件:里面有一个日期选择框和一个销售额预测按钮,用户选择好年月后 点击按钮系统就开始调用保存好的模型来预测所选月份的销售额,然后将预测结果返回到前端页面日期选择框下面的结果返回 框中;有一个app.py文件:定义路径。用flask和bootstrap、LayUI写出完整详细代码

时间: 2023-07-14 20:14:08 浏览: 171
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基于vue.js+python flask+mysql实现的网页文件系统

suanfa.py: ```python import pandas as pd import numpy as np import torch from torch import nn from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # Read csv file data = pd.read_csv('shuju.csv') # Normalize the data scaler = MinMaxScaler() data['TotalPrice'] = scaler.fit_transform(data[['TotalPrice']]) # Split data into train and test sets def split_data(data, lookback): data_raw = data.to_numpy() data = [] for index in range(len(data_raw) - lookback): data.append(data_raw[index: index + lookback]) data = np.array(data) train_size = int(len(data) * 0.8) train_data = data[:train_size, :] test_data = data[train_size:, :] return train_data, test_data train_data, test_data = split_data(data, lookback=4) # Convert to PyTorch tensors train_data = torch.from_numpy(train_data).type(torch.Tensor) test_data = torch.from_numpy(test_data).type(torch.Tensor) # Define hyperparameters input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 output_size = 1 learning_rate = 0.01 num_epochs = 200 # Define LSTM model class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).requires_grad_() c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).requires_grad_() out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach())) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out model = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size) # Define loss function and optimizer criterion = torch.nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # Train the model for epoch in range(num_epochs): outputs = model(train_data) optimizer.zero_grad() loss = criterion(outputs, train_data[:, -1, :]) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) # Save the model torch.save(model, 'model.pt') ``` predict.html: ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Predict sales</title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="{{ url_for('static', filename='layui/css/layui.css') }}"> <script type="text/javascript" src="{{ url_for('static', filename='layui/layui.js') }}"></script> </head> <body> <div class="layui-container"> <div class="layui-row"> <div class="layui-col-md-offset4 layui-col-md-4"> <h2 class="layui-text-center">Predict sales</h2> <form class="layui-form" action=""> <div class="layui-form-item"> <label class="layui-form-label">Date</label> <div class="layui-input-inline"> <input type="text" name="date" id="date" class="layui-input" placeholder="yyyy/mm"> </div> </div> <div class="layui-form-item"> <div class="layui-input-block"> <button type="button" class="layui-btn layui-btn-normal" onclick="predict()">Predict</button> </div> </div> </form> <div class="layui-text-center"> <h3>Predicted sales:</h3> <h4 id="result"></h4> </div> </div> </div> </div> <script type="text/javascript"> function predict() { var date = document.getElementById("date").value; if (date === "") { layer.msg("Please enter a date"); return; } var year = parseInt(date.split("/")[0]); var month = parseInt(date.split("/")[1]); if (isNaN(year) || isNaN(month)) { layer.msg("Invalid date format"); return; } if (month < 1 || month > 12) { layer.msg("Invalid month"); return; } var data = [[ [{{ test_data[-1, :][0] }}], [{{ test_data[-2, :][0] }}], [{{ test_data[-3, :][0] }}], [{{ test_data[-4, :][0] }}] ]]; var model = "{{ url_for('static', filename='model.pt') }}"; $.ajax({ type: "POST", url: "{{ url_for('predict') }}", data: JSON.stringify({ "year": year, "month": month, "data": data, "model": model }), contentType: "application/json; charset=utf-8", dataType: "json", success: function(result) { document.getElementById("result").innerHTML = result.predicted_sales.toFixed(2); }, error: function(xhr, textStatus, errorThrown) { layer.msg("Error: " + xhr.responseText); } }); } </script> </body> </html> ``` app.py: ```python import os import json import torch from flask import Flask, render_template, request app = Flask(__name__) app.config['SECRET_KEY'] = os.urandom(24) class SalesDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, index): x = self.data[index, :-1] y = self.data[index, -1] return x, y @app.route('/') def index(): return render_template('predict.html') @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): year = request.json['year'] month = request.json['month'] data = torch.from_numpy(np.array(request.json['data'])).type(torch.Tensor) model = torch.load(request.json['model']) predicted_sales = model(data).item() return json.dumps({'predicted_sales': predicted_sales}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ```
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