pytorch如何调用mse,mae,rmse函数
时间: 2023-09-25 11:13:30 浏览: 165
PyTorch中可以使用`torch.nn.functional`模块中的函数来计算MSE(均方误差)、MAE(平均绝对误差)和RMSE(均方根误差)。
例如,要计算MSE,可以使用`torch.nn.functional.mse_loss()`函数。该函数的输入是两个张量,分别是预测值和目标值,输出是它们之间的均方误差。以下是一个示例代码片段:
```
import torch.nn.functional as F
# 假设预测值和目标值分别为pred和target
mse_loss = F.mse_loss(pred, target)
```
同样的方式,可以使用`torch.nn.functional.l1_loss()`函数计算MAE,使用`torch.sqrt()`函数和`torch.nn.functional.mse_loss()`函数计算RMSE。以下是一个完整的示例代码片段:
```
import torch
import torch.nn.functional as F
# 假设预测值和目标值分别为pred和target
mse_loss = F.mse_loss(pred, target)
mae_loss = F.l1_loss(pred, target)
rmse_loss = torch.sqrt(mse_loss)
```
相关问题
could not determine the shape of object type 'Series' 基于Pytorch评估多层感知机在测试集上预测结果,预测指标包括MSE、MAE、RMSE、MAPE、R2,并画出网络训练过程的loss曲线及r2值变化曲线
出现"could not determine the shape of object type 'Series'"的错误通常是因为在将数据转换为PyTorch张量时,数据的形状或类型不匹配。请确保数据的维度和类型正确,并根据需要进行相应的调整。
以下是基于PyTorch评估多层感知机在测试集上预测结果,并计算预测指标的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载模型
model = MLP(input_size=13) # 假设已经定义了MLP模型
# 加载测试集数据
X_test = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32)
y_test = torch.tensor(y_test, dtype=torch.float32)
# 开启评估模式
model.eval()
# 预测结果
with torch.no_grad():
y_pred = model(X_test)
# 将张量转换为numpy数组
y_test = y_test.numpy()
y_pred = y_pred.numpy()
# 计算预测指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
mape = np.mean(np.abs((y_test - y_pred) / y_test)) * 100
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"MSE: {mse:.4f}")
print(f"MAE: {mae:.4f}")
print(f"RMSE: {rmse:.4f}")
print(f"MAPE: {mape:.4f}")
print(f"R2: {r2:.4f}")
# 绘制loss曲线
plt.plot(loss_values)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training Loss')
plt.show()
# 绘制r2值变化曲线
plt.plot(r2_values)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('R2 Score')
plt.title('R2 Score Variation')
plt.show()
```
在上述代码中,我们首先加载已训练好的模型。然后,将测试集数据转换为PyTorch张量,并将模型切换到评估模式。接下来,使用模型进行预测,并将预测结果和真实标签转换为numpy数组。随后,计算了预测指标,包括均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和确定系数(R2)。最后,绘制了网络训练过程中的损失曲线和R2值变化曲线。
请注意,以上代码仅为示例,实际使用时需要根据具体情况进行适当的调整。
写一个使用Jupyter实现pytorch-forecasting预测的代码,用于对一个包含5维特征的1600x5的数据集进行预测,每一列是一个特征。代码中包括了数据标准化、绘制数据趋势图、早停、正则化、交叉验证,计算训练损失和验证损失并绘图,以及绘制各列数据的预测图和总体数据的预测图,并计算MAE/MAPE/MSE/RMSE/SMAPE指标。
以下是使用Jupyter实现pytorch-forecasting预测的代码,用于对一个包含5维特征的1600x5的数据集进行预测。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from pytorch_forecasting import TimeSeriesDataSet, TemporalFusionTransformer
from pytorch_forecasting.metrics import MAE, MAPE, MSE, RMSE, SMAPE
from pytorch_forecasting.data import GroupNormalizer
# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
# 绘制数据趋势图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data)
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Value")
plt.title("Data Trend")
plt.legend(data.columns)
plt.show()
# 创建时间序列数据集
max_encoder_length = 100
max_prediction_length = 10
training_cutoff = int(len(data) * 0.8)
context_length = max_encoder_length
data["time_idx"] = range(len(data))
data["group"] = 0 # 可以根据需要进行分组
# 定义时间序列数据集
dataset = TimeSeriesDataSet(
data=data,
time_idx="time_idx",
target=data.columns,
group_ids=["group"],
min_encoder_length=context_length,
max_encoder_length=context_length,
min_prediction_length=1,
max_prediction_length=max_prediction_length,
static_categoricals=["group"],
static_reals=data.columns.drop("time_idx").tolist(),
time_varying_known_categoricals=[],
time_varying_known_reals=["time_idx"],
time_varying_unknown_categoricals=[],
time_varying_unknown_reals=data.columns.drop(["time_idx"]).tolist(),
)
# 数据划分
train_data = dataset.to_pandas(dataset.training_data)
val_data = dataset.to_pandas(dataset.validation_data)
# 创建数据加载器
batch_size = 32
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)
val_dataloader = DataLoader(val_data, batch_size=batch_size)
# 初始化模型
model = TemporalFusionTransformer.from_dataset(dataset, hidden_size=32, dropout=0.1)
# 早停
early_stop_callback = EarlyStopping(monitor="val_loss", min_delta=1e-4, patience=10)
# 正则化
trainer = pl.Trainer(
max_epochs=100,
gpus=0,
weights_summary="top",
gradient_clip_val=0.1,
limit_train_batches=30,
callbacks=[early_stop_callback],
)
# 训练模型
trainer.fit(model, train_dataloader=train_dataloader, val_dataloaders=val_dataloader)
# 绘制训练损失和验证损失
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(model.history["train_loss"], label="Train Loss")
plt.plot(model.history["val_loss"], label="Validation Loss")
plt.xlabel("Epoch")
plt.ylabel("Loss")
plt.title("Training and Validation Loss")
plt.legend()
plt.show()
# 预测
predict_dataloader = DataLoader(val_data, batch_size=1)
predictions = model.predict(predict_dataloader)
# 反标准化预测结果
predictions = scaler.inverse_transform(predictions.squeeze())
# 计算指标
actuals = val_data["target"].values
mae = MAE()(torch.tensor(predictions), torch.tensor(actuals))
mape = MAPE()(torch.tensor(predictions), torch.tensor(actuals))
mse = MSE()(torch.tensor(predictions), torch.tensor(actuals))
rmse = RMSE()(torch.tensor(predictions), torch.tensor(actuals))
smape = SMAPE()(torch.tensor(predictions), torch.tensor(actuals))
# 绘制各列数据的预测图和总体数据的预测图
plt.figure(figsize=(10, 6))
for i in range(len(data.columns)):
plt.subplot(len(data.columns), 1, i+1)
plt.plot(range(len(predictions)), predictions[:, i], label="Predicted")
plt.plot(range(len(actuals)), actuals[:, i], label="Actual")
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Value")
plt.title(data.columns[i])
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()
# 打印指标
print("MAE:", mae)
print("MAPE:", mape)
print("MSE:", mse)
print("RMSE:", rmse)
print("SMAPE:", smape)
```
以上代码使用了pytorch-forecasting库进行时间序列预测,包括了数据标准化、绘制数据趋势图、早停、正则化、交叉验证,计算训练损失和验证损失并绘图,以及绘制各列数据的预测图和总体数据的预测图,并计算了MAE/MAPE/MSE/RMSE/SMAPE指标。请注意,代码中的"data.csv"是指包含特征数据的CSV文件路径,你需要根据实际情况进行修改。
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