predictions = model(test_input).permute(0, 2, 3, 1).cpu().numpy()
时间: 2023-03-28 15:04:21 浏览: 92
这个问题是一个技术问题,我可以回答。这段代码的作用是将 test_input 输入到模型中进行预测,并将预测结果转换为 numpy 数组。其中,permute(, 2, 3, 1) 是将维度顺序进行调整,cpu() 是将数据从 GPU 转移到 CPU 上,numpy() 是将数据转换为 numpy 数组。
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predictions = model_fit.forecast(steps=len(test_data))[0]
这行代码是用来进行时间序列预测的,其中 `model_fit` 是一个已经拟合好的时间序列模型,`forecast()` 方法会根据该模型预测未来一定步数(`steps=len(test_data)`)的数据,这里的 `test_data` 指的是测试数据集。最终返回的是一个包含预测值的一维数组,长度为 `steps`。
predictions = model_fit.forecast(steps=180)[0] 解释
`model_fit.forecast(steps=180)` 是使用已经拟合好的 ARIMA 模型 `model_fit` 进行未来 180 个时间步的预测。具体来说,`forecast()` 函数会返回一个元组 `(forecast, stderr, conf_int)`,其中 `forecast` 是一个预测值的数组,`stderr` 是标准误差的数组,`conf_int` 是置信区间的二维数组。
由于我们只关心预测值,因此我们使用 `[0]` 从元组中提取预测值数组。因此,`predictions = model_fit.forecast(steps=180)[0]` 表示我们使用已经拟合好的模型 `model_fit` 对未来 180 个时间步进行预测,并将预测值存储在 `predictions` 中。