pytorch lstm时间序列预测

PyTorch 是一个 Python 中的深度学习框架，其中 LSTM（长短时记忆网络）是一种常用的循环神经网络。

在时间序列预测中，LSTM 网络可以用来分析时间序列数据中的模式和趋势。它可以学习时间序列数据中隐藏的关系和依赖性，并对未来的值进行预测。

在 PyTorch 中，可以使用 nn.LSTM 模块来创建 LSTM 网络。该模块接受输入的形状为 (seq_len, batch, input_size) 的三维张量，并输出形状为 (seq_len, batch, num_directions * hidden_size) 的三维张量。

通过训练数据和相应的标签，使用 torch.nn.LSTM()构建LSTM模型，然后训练该模型使其对时间序列数据进行预测。