lstm 时间序列 pytorch

在PyTorch中使用LSTM进行时间序列预测是一种常见的方法。引用\[1\]中的代码展示了如何将时间序列数据转换为张量，并创建一个数据集，以便用于训练自动编码器。该代码使用了torch.tensor和torch.stack等函数来处理数据，并将其转换为适合LSTM模型的格式。

引用\[2\]提供了一个示例，展示了如何使用PyTorch构建LSTM模型进行时间序列预测。该示例中的代码仅供参考，并没有加入一些常用的技巧，如dropout等。您可以在作者的GitHub上找到完整的代码。

引用\[3\]是一个教程，介绍了如何使用PyTorch创建LSTM自动编码器，并使用它来检测心电图数据中的心跳异常。这个教程提供了一个完整的笔记本，您可以在Google Colab中运行它，并学习如何使用PyTorch完成这项工作。

综上所述，如果您想在PyTorch中使用LSTM进行时间序列预测，可以参考引用\[1\]中的代码来处理数据，并参考引用\[2\]和\[3\]中的示例和教程来构建和训练模型。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch深度学习实战（1）—— 使用LSTM 自动编码器进行时间序列异常检测](https://blog.csdn.net/sikh_0529/article/details/127818626)[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^v91^koosearch_v1,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [基于pytorch搭建多特征LSTM时间序列预测代码详细解读（附完整代码）](https://blog.csdn.net/hardworking_T/article/details/126673957)[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^v91^koosearch_v1,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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