CNN时间序列预测 pytorch

你可以使用PyTorch来实现CNN时间序列预测。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用CNN进行时间序列预测：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义CNN模型
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3)
        self.relu2 = nn.ReLU()
        self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.fc = nn.Linear(32 * 6, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(self.relu1(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(self.relu2(self.conv2(x)))
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建模型实例
model = CNN()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    
    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 使用模型进行预测
predicted = model(inputs)

在这个示例中，我们使用了一个简单的CNN模型进行时间序列预测。模型包括两个卷积层和一个全连接层，通过反向传播和优化器训练模型，最后使用训练好的模型对输入数据进行预测。

你可以根据自己的需求修改模型的结构和超参数，以适应具体的时间序列预测任务。