计算lstm模型中训练集rmse的代码是什么
时间: 2023-06-19 20:04:49 浏览: 70
这里是使用PyTorch计算LSTM模型训练集RMSE的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义LSTM模型
class LSTMModel(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super().__init__()
self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True)
self.linear = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
out, _ = self.lstm(x)
out = self.linear(out[:, -1, :])
return out
# 加载训练集数据
train_x = ...
train_y = ...
# 定义模型、损失函数和优化器
model = LSTMModel(input_dim, hidden_dim, output_dim)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
# 将训练数据输入模型
outputs = model(train_x)
# 计算损失
loss = torch.sqrt(criterion(outputs, train_y))
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印训练过程中的损失
print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))
# 计算训练集RMSE
train_outputs = model(train_x)
train_rmse = torch.sqrt(criterion(train_outputs, train_y))
print('Train RMSE: {:.4f}'.format(train_rmse.item()))
```
在代码中,我们使用了均方根误差(RMSE)作为模型的损失函数,并使用PyTorch框架中的torch.sqrt()函数计算RMSE。最后,我们输出训练集的RMSE作为模型在训练集上的表现。
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