torch LSTM 气温

时间: 2023-08-16 22:13:37 浏览: 41
您好!如果您想使用PyTorch中的LSTM模型来预测气温,我可以为您提供一些代码示例。首先,您需要导入必要的库并准备您的数据。假设您已经有一个包含气温数据的时间序列数据集。以下是一个简单的示例: ```python import torch import torch.nn as nn # 准备数据 data = [30, 32, 35, 28, 24, 26, 30, 32, 35, 28, 24, 26] # 假设这是气温数据 input_seq = torch.tensor(data[:-1]).reshape(-1, 1, 1) # 输入序列 (num_samples, seq_len, input_size) target_seq = torch.tensor(data[1:]).reshape(-1, 1, 1) # 目标序列 (num_samples, seq_len, input_size) # 定义LSTM模型 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) self.fc = nn.Linear(hidden_size, input_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(1), self.hidden_size).to(x.device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(1), self.hidden_size).to(x.device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out) return out # 初始化模型并定义训练参数 input_size = 1 hidden_size = 16 num_layers = 1 model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 num_epochs = 1000 for epoch in range(num_epochs): model.train() outputs = model(input_seq) loss = criterion(outputs, target_seq) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 100 == 0: print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item()}') # 使用模型进行预测 model.eval() with torch.no_grad(): predicted_seq = model(input_seq) print('Predicted Sequence:', predicted_seq.reshape(-1).tolist()) ``` 请注意,这只是一个简单的示例,您可能需要根据您的具体数据和需求进行调整。希望这可以帮助到您!如果您有任何其他问题,请随时提问。

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