# 使用模型进行预测 model.eval() with torch.no_grad(): pred0 = model(input_data[-1, 0, 0].reshape(-1, config.timestep, config.feature_size)) # input_data[-30, 0, 0] rdf.to_csv('道路旅客.csv', index=False)怎么把pred写进csv中
时间: 2024-03-15 22:45:00 浏览: 25
你可以将预测结果 `pred0` 转换为 NumPy 数组,并使用 pandas 库将其写入 CSV 文件中。以下是示例代码:
```
import pandas as pd
import numpy as np
# 将预测结果转换为 NumPy 数组
pred_array = pred0.cpu().numpy()
# 读取 CSV 文件
rdf = pd.read_csv('道路旅客.csv')
# 将预测结果添加到 DataFrame 中
rdf['预测值'] = np.squeeze(pred_array)
# 将 DataFrame 写入 CSV 文件
rdf.to_csv('道路旅客.csv', index=False)
```
这里假设 `pred0` 是一个 PyTorch 张量,所以需要使用 `cpu()` 方法将其转移到 CPU 上,并使用 `numpy()` 方法将其转换为 NumPy 数组。然后,使用 pandas 库读取 CSV 文件,并将预测结果添加到 DataFrame 中。最后,使用 `to_csv` 方法将 DataFrame 写入 CSV 文件中。
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要得到未来一段时间的预测值,需要按照以下步骤进行:
1.根据模型的输入数据要求,准备未来一段时间的历史数据,用于输入到模型中进行预测。
2.使用模型进行预测。将准备好的历史数据输入到模型中进行预测,得到未来一段时间的预测结果。
3.将预测结果进行后处理。根据实际需求,对预测结果进行后处理,例如进行归一化处理、逆变换等操作。
下面是示例代码,用于得到未来一段时间的预测值:
```python
# 准备输入数据
input_data = # 准备未来一段时间的历史数据
# 使用模型进行预测
model.eval()
with torch.no_grad():
for i in range(future_time_steps):
pred = model(input_data)
input_data = torch.cat((input_data[:, 1:, :], pred), axis=1)
# 将预测结果进行后处理
pred = pred.cpu().numpy() # 转换为numpy数组
pred = # 进行后处理操作,例如归一化处理、逆变换等操作
# 输出预测结果
print(pred)
```
其中,`future_time_steps`代表需要预测的未来时间步数,`input_data`是历史数据的张量,`pred`是模型的预测结果。在每次预测完成后,将预测结果加入到`input_data`中,用于下一次预测。需要注意的是,以上示例代码仅供参考,实际使用时需要根据模型的具体要求进行调整。
net.eval() with torch.no_grad(): x = torch.from_numpy(test_data[-seq_length:].reshape(1, seq_length, -1)).float() y_pred = net(x) y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred.numpy()) print('Predicted price:', y_pred[0][0])
这段代码的作用是使用训练好的神经网络模型net对测试数据进行预测,并将预测结果反归一化得到实际的预测价格。具体来说:
- net.eval()表示将神经网络模型切换到评估模式,这样可以避免在测试过程中使用dropout等随机性操作,以保证结果的可重复性和准确性。
- torch.no_grad()表示在进行测试前不需要计算梯度,从而减少内存占用和提高速度。
- x = torch.from_numpy(...)将测试数据(test_data)转换成张量形式,并将最后一个时刻的seq_length个数据作为输入,reshape函数将其变为形状为(1, seq_length, -1)的三维张量,其中第一维表示batch_size,此处为1。
- y_pred = net(x)表示将输入数据送入神经网络进行前向计算,得到输出结果y_pred。
- y_pred = scaler.inverse_transform(...)表示将y_pred反归一化,得到实际的预测价格。
- 最后,将预测结果打印输出。