生成代码jupyter notebook 使用创建的模型对 2018 年 1 月至 3 月的收盘价进行预测，并分别绘制实际数据的折线图和模型预测得到的 2018 年 1 月至 3 月数据折线图，进行对比分析

好的，首先需要明确一下您的模型是用来进行股票预测的，并且您已经准备好了相应的数据集。接下来，我将为您提供一个基于 PyTorch 和 Pandas 的代码示例。

首先，我们需要导入一些必要的库：

import torch
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from torch import nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

接下来，我们需要定义一个类来加载和处理数据集。在这个示例中，我们将使用一个简单的 CSV 文件来提供股票数据。

class StockDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_file):
        self.data = pd.read_csv(csv_file)
        self.close_price = self.data['Close'].values.astype(float)
        self.close_price = np.reshape(self.close_price, (len(self.close_price), 1))
    
    def __len__(self):
        return len(self.close_price) - 1
    
    def __getitem__(self, idx):
        input_data = self.close_price[idx]
        target = self.close_price[idx + 1]
        return input_data, target

接下来，我们需要定义一个类来构建和训练模型。在这个示例中，我们将使用一个简单的全连接神经网络来进行预测。

class StockModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(StockModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(1, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 1)
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

现在，我们已经准备好了数据集和模型。接下来，我们需要定义一些超参数，并使用 DataLoader 对数据集进行批处理。

batch_size = 32
learning_rate = 0.001
num_epochs = 100

train_dataset = StockDataset('stock_data.csv')
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

现在，我们已经准备好了训练数据，接下来我们需要训练模型。在这个示例中，我们将使用均方误差作为损失函数，并使用随机梯度下降来进行优化。

model = StockModel()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (input_data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(input_data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        if (i + 1) % 10 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_loader), loss.item()))

训练完成后，我们可以使用模型来预测未来的股票价格。在这个示例中，我们将预测 2018 年的前三个月的收盘价。

test_data = pd.read_csv('test_data.csv')
test_close_price = test_data['Close'].values.astype(float)
test_input = np.reshape(test_close_price[:-1], (len(test_close_price[:-1]), 1))
test_target = test_close_price[1:]

with torch.no_grad():
    test_input_tensor = torch.from_numpy(test_input).float()
    test_output_tensor = model(test_input_tensor)
    test_output = test_output_tensor.numpy().flatten()

最后，我们可以将实际数据和模型预测的数据绘制成折线图进行比较。

plt.plot(test_close_price[1:], label='Actual')
plt.plot(test_output, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

这应该可以满足您的需求。当然，这只是一个简单的示例，您可能需要根据自己的数据集和模型进行一些修改。