pytorch规律数字预测

PyTorch是一种流行的深度学习库，用于构建和训练神经网络模型。在PyTorch中，对于规律数字预测，通常是指时间序列预测或者周期性数据预测，比如股票价格、天气预报等。这通常涉及到循环神经网络（RNNs），特别是长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）。

预测流程大致如下：
1. 数据预处理：将输入数据（如一串日期对应的数值）转换成适合模型的形式，可能是归一化、填充缺失值等。
2. 构建模型：使用`nn.Module`定义一个包含LSTM层或其他适合处理序列数据的层的模型。
3. 训练模型：提供时间步长的数据，模型会学习到数据之间的潜在规律。
4. 预测：通过模型对新的输入序列进行前向传播，得到预测结果。

例如：

import torch
from torch import nn

class SequencePredictor(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super().__init__()
        self.rnn = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    # ...省略其他部分...

model = SequencePredictor(input_size, hidden_size, num_layers)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
for inputs, targets in train_loader:
    outputs, _ = model(inputs)  # _表示丢弃隐藏状态，仅取最后一层输出
    loss = criterion(outputs, targets)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()