pytorch负荷预测
时间: 2024-01-07 13:05:30 浏览: 40
PyTorch是一个流行的深度学习框架,可以用于负荷预测任务。在PyTorch中,可以使用循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)来进行负荷预测。
以下是使用PyTorch进行负荷预测的一个示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义一个简单的RNN模型
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(RNN, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
out, _ = self.rnn(x)
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
# 定义输入数据
batch_size = 32
seq_len = 10
input_size = 1
hidden_size = 64
output_size = 1
x = torch.randn(batch_size, seq_len, input_size)
# 创建模型实例
model = RNN(input_size, hidden_size, output_size)
# 运行模型
output = model(x)
# 打印输出结果
print(output)
```
这个示例中,我们定义了一个简单的RNN模型,输入数据的shape为(batch_size, seq_len, input_size),输出数据的shape为(batch_size, output_size)。模型的输出结果可以用于负荷预测。
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