fcn时间序列的预测模型python

FCN（Fully Convolutional Networks）也可以用于时间序列预测任务。下面是一个使用FCN进行时间序列预测的Python代码示例：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from fcn_model import FCNModel # 假设已经定义了 FCNModel 模型
from time_series_dataset import TimeSeriesDataset # 假设已经定义了 TimeSeriesDataset 数据集类

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 加载预训练模型
model = FCNModel(input_channels=1, num_classes=1) # 假设 input_channels=1 表示输入序列只有一个通道，num_classes=1 表示预测单个值
model.load_state_dict(torch.load("fcn_model.pth"))
model.to(device)
model.eval()

# 加载要预测的时间序列数据
dataset = TimeSeriesDataset("test_data.csv") # 假设已经定义了 TimeSeriesDataset 数据集类，数据集格式为 csv
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1)

# 进行时间序列预测
with torch.no_grad():
    for batch in dataloader:
        input_seq = batch.to(device)
        output = model(input_seq)
        print("Predicted value:", output.item())

需要注意的是，上述代码中的`fcn_model.pth`和`fcn_model.py`需要根据具体的模型文件名和代码文件名进行修改。此外，代码中的`input_channels`和`num_classes`参数需要根据具体的时间序列预测任务进行修改。另外，`TimeSeriesDataset`类需要根据具体的数据集格式进行修改，例如如果数据集是以文本文件形式存储的，那么可能需要自定义一个`TextTimeSeriesDataset`类来读取该数据集。