135个数据作为训练集，15个数据为测试集，lookback=10，那batchsize是多少

由于 lookback=10，每个时间步需要10个数据作为输入，因此在训练集中，我们可以从第10个数据开始构建第一个样本，直到第126个数据。这样共有117个样本。对于测试集，同样地从第10个数据开始构建第一个样本，直到第15个数据。这样共有6个样本。在确定 batchsize 时，我们需要考虑模型的内存限制和训练效率。一般来说，较大的 batchsize 可以加快训练速度，但可能会导致内存不足。而较小的 batchsize 虽然可以避免内存问题，但可能会导致训练速度变慢。在这种情况下，我们可以根据内存限制和训练效率来选择一个适当的 batchsize。假设我们的内存限制为 128MB，每个数据点的大小为 4 字节（32 位浮点数），则每个 batch 的大小应该为： batchsize = 内存限制 / (数据点大小 * (lookback + 1)) = 128MB / (4B * 11) ≈ 294 因此，我们可以选择 batchsize 为 294，这样可以保证内存充足，同时也可以加快训练速度。当然，实际选择的 batchsize 还需要根据具体情况进行调整。

写一个python Flask销售预测系统中，有一个suanfa.py文件：先读取shuju.csv （共有24条数据，包含Date（object）（yyyy/mm)和TotalPrice(float64)两个属性），然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback): 将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4，然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数，定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型求出MSE，将模型保存；有一个predict.html文件：里面有一个日期选择框和一个销售额预测按钮，用户选择好年月后点击按钮系统就开始调用保存好的模型来预测所选月份的销售额，然后将预测结果返回到前端页面日期选择框下面的结果返回框中；有一个app.py文件：定义路径。用flask和bootstrap、LayUI写出完整详细代码

suanfa.py代码： ```python import pandas as pd import numpy as np import torch import torch.nn as nn from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 读取数据 data = pd.read_csv('shuju.csv') # 归一化处理 scaler = MinMaxScaler() data['TotalPrice'] = scaler.fit_transform(data['TotalPrice'].values.reshape(-1, 1)) # 划分数据集 def split_data(data, lookback): data_raw = data.to_numpy() data = [] for index in range(len(data_raw) - lookback): data.append(data_raw[index: index + lookback]) data = np.array(data) test_size = int(np.round(0.2 * data.shape[0])) train_size = data.shape[0] - test_size x_train = torch.tensor(data[:train_size, :-1, :]) y_train = torch.tensor(data[:train_size, -1, :]) x_test = torch.tensor(data[train_size:, :-1, :]) y_test = torch.tensor(data[train_size:, -1, :]) return x_train, y_train, x_test, y_test # 超参数 input_size = 1 hidden_size = 32 num_layers = 2 output_size = 1 num_epochs = 100 learning_rate = 0.01 # 定义模型 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = out[:, -1, :] out = self.fc(out) return out device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size).to(device) # 损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 x_train, y_train, x_test, y_test = split_data(data, lookback=4) for epoch in range(num_epochs): inputs = x_train.to(device) targets = y_train.to(device) outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch + 1) % 10 == 0: print(f'Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'model.pt') ``` predict.html代码： ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>销售预测系统</title>  <link rel="stylesheet" href="https://www.layuicdn.com/layui/css/layui.css"> </head> <body> <div class="layui-container"> <div class="layui-row"> <div class="layui-col-md-offset3 layui-col-md-6"> <form class="layui-form"> <div class="layui-form-item"> <label class="layui-form-label">选择日期</label> <div class="layui-input-block"> <input type="text" name="date" id="date" placeholder="yyyy/mm" autocomplete="off" class="layui-input"> </div> </div> <div class="layui-form-item"> <div class="layui-input-block"> <button type="button" class="layui-btn" onclick="predict()">销售额预测</button> </div> </div> </form> </div> </div> <div class="layui-row"> <div class="layui-col-md-offset3 layui-col-md-6"> <div class="layui-form-item"> <label class="layui-form-label">销售额预测结果</label> <div class="layui-input-block"> <input type="text" name="result" id="result" readonly="readonly" autocomplete="off" class="layui-input"> </div> </div> </div> </div> </div>  <script src="https://www.layuicdn.com/layui/layui.js"></script> <script> function predict() { var date = $("#date").val(); $.ajax({ type: "POST", url: "/predict", data: {"date": date}, success: function (data) { $("#result").val(data); } }); } </script> </body> </html> ``` app.py代码： ```python from flask import Flask, render_template, request, jsonify import pandas as pd import numpy as np import torch from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from suanfa import LSTM app = Flask(__name__) # 加载模型 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = LSTM(input_size=1, hidden_size=32, num_layers=2, output_size=1).to(device) model.load_state_dict(torch.load('model.pt')) # 读取数据并归一化处理 data = pd.read_csv('shuju.csv') scaler = MinMaxScaler() data['TotalPrice'] = scaler.fit_transform(data['TotalPrice'].values.reshape(-1, 1)) # 定义预测函数 def predict(date): # 获取前4个月的销售额数据 last_4_month = [] for i in range(4): year, month = date.split('/') month = int(month) - i if month <= 0: year = str(int(year) - 1) month = 12 + month if month < 10: month = '0' + str(month) else: month = str(month) date_str = year + '/' + month last_4_month.append(data[data['Date'] == date_str]['TotalPrice'].values[0]) last_4_month.reverse() input_data = torch.tensor(last_4_month).view(1, 4, 1).float().to(device) # 模型预测 with torch.no_grad(): output = model(input_data) output = scaler.inverse_transform(output.cpu().numpy())[0][0] return round(output, 2) # 定义路由 @app.route('/') def index(): return render_template('predict.html') @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict_result(): date = request.form.get('date') result = predict(date) return jsonify(result) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 在运行完以上代码后，通过访问http://localhost:5000/即可进入销售预测系统。用户选择好年月后点击预测按钮，系统就会调用保存好的模型来预测所选月份的销售额，并将预测结果显示在页面下方的结果返回框中。

python操作resultym.csv数据表（有Date（YYYY/MM）、TotalPrice两列数据），数据表第一行为表头信息，数据表中前27行都有数据，以此为基础，python调用resultym.csv表进行操作：循环调用以resultym.csv为数据集构建的pytorch lstm预测模型（模型实现过程：先读取shuju.csv（共有24条数据，包含Year、Month和TotalPrice三个属性），然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback):将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4，然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数，定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型），该模型能够根据Date值来预测TotalPrice值，然后将第一次预测出的y_test_pred赋值给B26、将第二次预测出的值赋给B27、将第三次预测出的值赋给B28，一直循环直到求出B50的数值。每预测出一个值就在表的最后一行插入一组数据，插入的数据为：Date插入的值按照前面的年月往下延(即按照2023/03、2023/04、2023/05········2025/01的顺序)，TotalPrice插入的值定义为2222222.5。直到求出第50行的数值，脚本停止运行。

首先，我们需要导入相关的库和模块： ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable ``` 然后，我们需要读取resultym.csv文件，获取前27行数据，以及读取shuju.csv文件，获取24条数据： ```python # 读取resultym.csv文件 data = pd.read_csv('resultym.csv', header=0, usecols=[0, 1]) data = data.iloc[:27] # 读取shuju.csv文件 data_raw = pd.read_csv('shuju.csv', header=0, usecols=[1, 2]) ``` 接下来，我们需要对TotalPrice进行归一化处理，并定义split_data函数，将数据集划分为测试集和训练集： ```python # 对TotalPrice进行归一化处理 scaler = MinMaxScaler() data['TotalPrice'] = scaler.fit_transform(data['TotalPrice'].values.reshape(-1, 1)) # 定义split_data函数，将数据集划分为测试集和训练集 def split_data(data, lookback): # 生成输入序列和输出序列 X, y = [], [] for i in range(len(data)-lookback-1): a = data[i:(i+lookback), 0] X.append(a) y.append(data[i + lookback, 0]) return np.array(X), np.array(y) # 将数据集划分为测试集和训练集 lookback = 4 X_train, y_train = split_data(data['TotalPrice'].values.reshape(-1, 1), lookback) X_test, y_test = split_data(data_raw['TotalPrice'].values.reshape(-1, 1), lookback) # 将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量 X_train = torch.from_numpy(X_train).type(torch.Tensor) X_test = torch.from_numpy(X_test).type(torch.Tensor) y_train = torch.from_numpy(y_train).type(torch.Tensor) y_test = torch.from_numpy(y_test).type(torch.Tensor) # 对张量进行reshape操作 X_train = Variable(X_train.view(-1, 1, lookback)) X_test = Variable(X_test.view(-1, 1, lookback)) y_train = Variable(y_train) y_test = Variable(y_test) ``` 然后，我们需要定义超参数、算法模型、损失函数和优化器： ```python # 定义超参数 input_dim = 1 hidden_dim = 2 num_layers = 1 output_dim = 1 num_epochs = 1000 learning_rate = 0.01 # 定义算法模型 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, output_dim): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): h0 = Variable(torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim)) c0 = Variable(torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim)) out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach())) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out model = LSTM(input_dim=input_dim, hidden_dim=hidden_dim, output_dim=output_dim, num_layers=num_layers) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) ``` 接下来，我们需要训练模型，并循环调用模型进行预测，将预测出的值插入到resultym.csv表格的最后一行： ```python # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): outputs = model(X_train) optimizer.zero_grad() loss = criterion(outputs, y_train) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) # 循环调用模型进行预测 for i in range(24): x = X_test[i].unsqueeze(0) y_test_pred = model(x).item() y_test = torch.cat([y_test, torch.Tensor([y_test_pred])]) data = data.append({'Date': '2023/'+str(int(data_raw.iloc[i, 1])+1).zfill(2), 'TotalPrice': 2222222.5}, ignore_index=True) # 将预测出的值插入到resultym.csv表格的最后一行 for i in range(26, 51): x = data['TotalPrice'][i-lookback:i].values.reshape(-1, 1) x = scaler.transform(x) x = torch.from_numpy(x).type(torch.Tensor) x = Variable(x.view(-1, 1, lookback)) y_pred = model(x).item() y_pred = scaler.inverse_transform(np.array([[y_pred]])) data = data.append({'Date': '2023/'+str(int(data_raw.iloc[i-lookback, 1])+1).zfill(2), 'TotalPrice': y_pred[0][0]}, ignore_index=True) ``` 最后，我们将处理后的结果保存到resultym.csv文件中： ```python # 将处理后的结果保存到resultym.csv文件中 data.to_csv('resultym.csv', index=False) ```

135个数据作为训练集，15个数据为测试集，lookback=10，那batchsize是多少

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