putput_predict[k + 1 : k + timestamp + 1] = out_logits 什莫意思
时间: 2024-01-24 18:04:37 浏览: 37
这行代码的意思是将模型的输出(out_logits)赋值给一个数组(putput_predict)的一部分,从第k+1个元素到第k+timestamp+1个元素。这可能是在进行时间序列预测时使用的代码,其中putput_predict是用来存储预测结果的数组,而k是当前时间步的索引,timestamp是指定要预测未来多少个时间步。
相关问题
绘制训练集和测试集的真实值和预测值图像 train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) train_predict_plot[:, :] = np.nan train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) test_predict_plot[:, :] = np.nan test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled)) plt.plot(train_predict_plot) plt.plot(test_predict_plot) plt.legend(['True', 'Train Predict', 'Test Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.show(改写以上代码,使得训练集部分和测试集部分分别绘制在两张图上
下面是改写后的代码,将训练集和测试集的真实值和预测值分别绘制在两张图上:
```
train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled)
train_predict_plot[:, :] = np.nan
train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict
test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled)
test_predict_plot[:, :] = np.nan
test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict
# 绘制训练集部分真实值和预测值图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled[:len(train_predict)]))
plt.plot(train_predict_plot[:len(train_predict)])
plt.legend(['True', 'Train Predict'])
plt.xlabel('Time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('Training Set')
plt.show()
# 绘制测试集部分真实值和预测值图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:]))
plt.plot(test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:])
plt.legend(['True', 'Test Predict'])
plt.xlabel('Time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('Test Set')
plt.show()
```
if t < (self.params.predict_steps - 1): x[self.params.predict_start + t + 1, :, 0] = pred
这段代码是在一个循环中,用于填充输入序列x的后面部分。在预测过程中,模型每次预测一个时间步长的输出,然后将该输出添加到输入序列x的末尾,以便下一次预测可以使用。因此,在每次预测之前,需要将输入序列x的最后一个时间步的值替换为上一次的预测输出值,以便模型可以基于最新的输入进行预测。这里的代码就是完成这个替换操作的。其中,self.params.predict_start代表输入序列x中包含输入特征的时间步的索引,self.params.predict_steps代表模型需要预测的时间步数。在循环中,t表示当前时间步的索引,因此x[self.params.predict_start+t+1, :, 0]表示当前时间步的下一个时间步,即需要替换的时间步。pred表示上一次预测的输出值,将其赋值给x[self.params.predict_start+t+1, :, 0]即可完成替换。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)