pytorch MAPE

MAPE (Mean Absolute Percentage Error) 是评估预测模型在时间序列预测中的常指标之一。在 PyTorch 中，你可以使用以下代码计算 MAPE：

import torch

def mape(y_true, y_pred):
    error = torch.abs((y_true - y_pred) / y_true)
    return torch.mean(error) * 100

其中，`y_true` 是真实值的张量，`y_pred` 是预测值的张量。调用 `mape` 函数即可得到 MAPE 的结果。

请注意，这里使用了 PyTorch 的张量操作来计算绝对误差和均值。确保输入的 `y_true` 和 `y_pred` 都是 PyTorch 的张量类型。

相关问题

MAPE pytorch

MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种衡量预测值与真实值之间误差指标，通常用于评估回归模型的性能。在PyTorch中计算MAPE可以使用以下代码实现:

def masked_mape(preds, labels, null_val=np.nan):
    if np.isnan(null_val):
        mask = ~torch.isnan(labels)
    else:
        mask = (labels!=null_val)
    mask = mask.float()
    mask /= torch.mean((mask))
    mask = torch.where(torch.isnan(mask), torch.zeros_like(mask), mask)
    loss = torch.abs((preds-labels)/labels)
    loss = loss * mask
    loss = torch.where(torch.isnan(loss), torch.zeros_like(loss), loss)
    return torch.mean(loss)

这个函数接受两个参数`preds`和`labels`分别表示预测值和真实值，并可选的参数`null_val`用于指定无效值的情况。函数首先根据是否存在无效值来生成掩码，然后将掩码归一化，并用掩码乘以误差计算得到一个带有掩码的误差张量，最后取平均值作为MAPE值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [几种MAPE的实现方式](https://blog.csdn.net/liangdaojun/article/details/105330007)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【偷偷卷死小伙伴Pytorch20天-day10-高阶API示范】](https://blog.csdn.net/qaqlalala/article/details/123090417)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pytorch forecasting

### 回答1：
PyTorch Forecasting是一个基于PyTorch的开源库，专门用于时间序列预测。它提供了一系列的工具和模型，使得时间序列预测变得更加简单和高效。

PyTorch Forecasting的核心特点包括：
1. 灵活性：PyTorch Forecasting提供了许多可以灵活组合的预测模型，例如支持长短期记忆（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等，可以根据具体需求选择合适的模型。
2. 高性能：PyTorch是一个高性能的深度学习框架，通过利用GPU加速和自动化调优技术，PyTorch Forecasting能够实现快速高效的时间序列预测。
3. 可扩展性：PyTorch Forecasting支持使用多个模型进行模型集成，提高了预测的准确性和稳定性。
4. 可解释性：PyTorch Forecasting提供了直观的模型可视化工具，帮助用户理解模型的预测结果和内部运行机制。

使用PyTorch Forecasting进行时间序列预测可以遵循以下步骤：
1. 数据准备：将时间序列数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等。
2. 数据划分：将数据划分为训练集、验证集和测试集。
3. 模型选择：选择适合任务的预测模型，在PyTorch Forecasting中可以选择已经实现的模型或定制自己的模型。
4. 模型训练：使用训练集对模型进行训练，可以通过调整超参数和使用交叉验证等技术来提高模型性能。
5. 模型评估：使用验证集对训练好的模型进行评估，选择最佳的模型。
6. 模型预测：使用测试集对最佳模型进行预测，得到时间序列的预测结果。
7. 结果评估：对预测结果进行评估，比较预测值和真实值之间的误差，如均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。

总之，PyTorch Forecasting是一个强大的时间序列预测工具，通过其灵活性、高性能和可解释性，可以帮助用户更加便捷地进行时间序列的预测建模和分析。

### 回答2：
PyTorch Forecasting是一个基于PyTorch的库，专门用于时间序列预测任务。时间序列是一系列按时间顺序排列的数据点，在很多领域中都具有重要的应用，如金融、气象、销售预测等。PyTorch Forecasting提供了一组工具和模型，帮助用户更轻松地进行时间序列预测。

PyTorch Forecasting库的主要特点包括：

1. 灵活性：通过提供易用的接口，用户可以方便地定义和自定义模型架构，以适应各种不同的时间序列预测问题。同时，该库还支持多个时间序列的预测，在处理多变量时间序列数据时非常有用。

2. 高性能：PyTorch作为深度学习框架的核心，具有良好的性能和可扩展性。PyTorch Forecasting利用了PyTorch的强大计算能力，可以高效地处理大规模时间序列数据。

3. 预训练模型：PyTorch Forecasting提供了一些经过预训练的模型，如Transformer、LSTM等，可以直接用于时间序列预测任务。这些预训练模型可以提供更好的预测性能，并帮助用户更快地构建和训练自己的模型。

4. 自动调参：PyTorch Forecasting还提供了一些自动调参的工具，可以帮助用户选择模型超参数，以获得更好的预测性能。这种自动调参的功能可以减少用户的工作量，提高模型的效果。

总的来说，PyTorch Forecasting是一个功能强大、灵活性高的时间序列预测库，可以帮助用户更轻松地进行时间序列预测任务。无论是新手还是有经验的用户，都可以通过PyTorch Forecasting实现高质量的时间序列预测模型。