多步预测pytorch

在前面的两篇文章中，我们使用PyTorch搭建了LSTM模型来实现多步预测。在这个模型中，我们首先定义了一个Encoder类，它包含了一个LSTM层，用于处理输入序列。Encoder的forward方法接受输入序列并返回隐藏状态和细胞状态。\[2\]

接下来，我们定义了一个Seq2Seq类，它包含了一个Encoder和一个Decoder。在forward方法中，我们首先通过Encoder获取输入序列的隐藏状态和细胞状态。然后，我们使用Decoder来生成多步预测的输出序列。在每个时间步，我们将Decoder的输出作为下一个时间步的输入。最终，我们将所有的预测结果存储在一个输出张量中，并返回该张量的第一维度的第一个元素作为最终的预测结果。\[3\]

这样，我们就可以使用这个多步预测的PyTorch模型来进行时间序列的预测了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（一）：直接多输出](https://blog.csdn.net/Cyril_KI/article/details/123963061)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（五）：seq2seq](https://blog.csdn.net/Cyril_KI/article/details/125095225)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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