pytorch 气温预测

在PyTorch中进行气温预测的分类任务可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库和模块，包括torch和torchvision。确保你已经安装了正确的版本。\[1\]

2. 准备数据集，包括气温数据和对应的标签。可以使用torchvision中的数据集，或者自己准备数据集。

3. 定义模型结构，可以使用PyTorch提供的各种预训练模型，或者自己设计模型。

4. 定义损失函数，根据任务选择适当的损失函数，比如交叉熵损失函数。

5. 定义优化器，选择适当的优化算法，比如随机梯度下降（SGD）或Adam。

6. 进行模型训练，使用训练数据集进行模型的训练，通过反向传播算法更新模型参数。

7. 进行模型评估，使用测试数据集评估模型的性能，可以计算准确率、精确率、召回率等指标。

8. 可选地，保存模型，使用torch.save()函数保存训练好的模型参数，以便后续使用。\[2\]

总结起来，使用PyTorch进行气温预测的分类任务，需要导入库和模块、准备数据集、定义模型结构、定义损失函数和优化器、进行模型训练和评估，最后可选地保存模型。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【PyTorch框架】——框架安装&使用流程&搭建PyTorch神经网络气温预测](https://blog.csdn.net/weixin_51658186/article/details/130455894)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]