时序预测batchsize

根据提供的引用内容，没有直接回答时序预测batchsize的问题。但是可以了解到，本次使用transformer进行时序预测的体验中，作者没有考虑设置测试集，这是一个重大失误。同时，为了将数据适配到transformer模型中，需要将数据从【seq_len,batch,feature_size】转换为【seq_len,batch,d_model】的形式。因此，可以推测在进行时序预测时，需要考虑数据的维度和格式，以及如何设置测试集等问题。

相关问题

pytorch lstm时序预测

在 PyTorch 中使用 LSTM 进行时序预测的一般步骤如下：

1. 准备数据：将时序数据准备成适合输入 LSTM 的格式，通常是将数据划分为输入序列和目标序列。

2. 定义 LSTM 模型：使用 `torch.nn.LSTM` 类定义一个 LSTM 模型，并根据需求设置输入维度、隐藏状态维度、层数等参数。

3. 定义损失函数和优化器：选择适当的损失函数（如均方误差）和优化器（如随机梯度下降）来训练模型。

4. 训练模型：使用训练数据进行模型训练，通过前向传播计算预测值并与真实值比较，然后通过反向传播更新模型参数。

5. 预测未来值：使用训练好的模型进行未来值的预测。可以通过将已知的部分序列输入模型，然后逐步预测未来的值。

下面是一个示例代码，展示了如何使用 LSTM 进行时序预测：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

# 准备数据
# 假设有一个输入序列 input_seq 和对应的目标序列 target_seq

# 定义 LSTM 模型
class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(LSTMModel, 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(x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        
 

LSTM进行时序预测

LSTM是一种递归神经网络，常用于时序数据的建模和预测。下面是一个简单的LSTM模型的搭建过程，以进行时序预测为例：

1.导入必要的库和数据集

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

2.数据预处理

# 将数据集转换为numpy数组
data = data.values

# 将数据集划分为训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.67)
test_size = len(data) - train_size
train, test = data[0:train_size,:], data[train_size:len(data),:]

# 将数据集转换为适合LSTM模型的格式
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), 0]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

look_back = 1
trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)
testX, testY = create_dataset(test, look_back)

# 将数据集重塑为适合LSTM模型的输入格式
trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1]))
testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1]))

3.搭建LSTM模型

# 创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back)))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

4.使用训练好的模型进行预测

# 使用训练好的模型进行预测
trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)

# 将预测结果转换为原始数据的格式
trainPredict = np.reshape(trainPredict, (trainPredict.shape[0],))
testPredict = np.reshape(testPredict, (testPredict.shape[0],))

# 可视化预测结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(data)
plt.plot(trainPredict)
plt.plot(testPredict)
plt.show()