用pytorch写一个天气预测的代码,输入为60天的天气,输出为某一天的天气
时间: 2023-07-15 13:12:49 浏览: 45
以下是一个简单的天气预测模型的代码示例,使用PyTorch库:
``` python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义神经网络模型
class WeatherPredictor(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(WeatherPredictor, 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):
lstm_out, _ = self.lstm(input.view(len(input), 1, -1))
output = self.linear(lstm_out.view(len(input), -1))
return output[-1]
# 定义训练数据和目标
# 假设每个输入都是60天的天气数据,每个输出是某一天的天气数据
training_data = [torch.randn(60) for _ in range(1000)]
target_data = [torch.randn(1) for _ in range(1000)]
# 初始化模型
input_size = 60
hidden_size = 20
output_size = 1
model = WeatherPredictor(input_size, hidden_size, output_size)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
for epoch in range(5000):
for i in range(len(training_data)):
input = training_data[i]
target = target_data[i]
optimizer.zero_grad()
output = model(input)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
if epoch % 100 == 0:
print('Epoch: {}, Loss: {}'.format(epoch, loss.item()))
# 使用模型进行预测
test_input = torch.randn(60)
test_output = model(test_input)
print('Predicted weather:', test_output.item())
```
在这个简单的例子中,我们使用一个LSTM模型来预测某一天的天气。训练数据是由1000个60天的天气数据组成的,每个输出是某一天的天气数据。我们使用均方误差作为损失函数,并使用随机梯度下降优化器来最小化损失。在训练完成后,我们可以使用模型来进行预测。
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