预训练模型 pred_right = torch.where(mask == 1, text, torch.tensor(ignore_index).to(device))

这段代码是用于处理预训练模型中的文本预测结果的。其中，text是模型预测的文本结果，mask是标记哪些位置需要预测的掩码，ignore_index是忽略掉的标记。torch.where函数的作用是根据掩码选择要保留的文本结果或者使用ignore_index填充掩码位置。具体来说，当mask等于1时，保留text中对应位置的结果；当mask等于0时，使用ignore_index填充对应位置。这样处理后，就可以得到模型在预测时只预测需要预测的位置，并且忽略掉不需要预测的位置的结果。

相关问题

python操作resultym.csv数据表（有Date（YYYY/MM）、TotalPrice两列数据），数据表第一行为表头信息，数据表中前27行都有数据，以此为基础，python调用resultym.csv表进行操作：循环调用以resultym.csv为数据集构建的pytorch lstm预测模型（模型实现过程：先读取shuju.csv（共有24条数据，包含Year、Month和TotalPrice三个属性），然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback):将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4，然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数，定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型），该模型能够根据Date值来预测TotalPrice值，然后将第一次预测出的y_test_pred赋值给B26、将第二次预测出的值赋给B27、将第三次预测出的值赋给B28，一直循环直到求出B50的数值。每预测出一个值就在表的最后一行插入一组数据，插入的数据为：Date插入的值按照前面的年月往下延(即按照2023/03、2023/04、2023/05········2025/01的顺序)，TotalPrice插入的值定义为2222222.5。直到求出第50行的数值，脚本停止运行。

首先，我们需要导入相关的库和模块：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable

然后，我们需要读取resultym.csv文件，获取前27行数据，以及读取shuju.csv文件，获取24条数据：

# 读取resultym.csv文件
data = pd.read_csv('resultym.csv', header=0, usecols=[0, 1])
data = data.iloc[:27]

# 读取shuju.csv文件
data_raw = pd.read_csv('shuju.csv', header=0, usecols=[1, 2])

接下来，我们需要对TotalPrice进行归一化处理，并定义split_data函数，将数据集划分为测试集和训练集：

# 对TotalPrice进行归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
data['TotalPrice'] = scaler.fit_transform(data['TotalPrice'].values.reshape(-1, 1))

# 定义split_data函数，将数据集划分为测试集和训练集
def split_data(data, lookback):
    # 生成输入序列和输出序列
    X, y = [], []
    for i in range(len(data)-lookback-1):
        a = data[i:(i+lookback), 0]
        X.append(a)
        y.append(data[i + lookback, 0])
    return np.array(X), np.array(y)

# 将数据集划分为测试集和训练集
lookback = 4
X_train, y_train = split_data(data['TotalPrice'].values.reshape(-1, 1), lookback)
X_test, y_test = split_data(data_raw['TotalPrice'].values.reshape(-1, 1), lookback)

# 将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量
X_train = torch.from_numpy(X_train).type(torch.Tensor)
X_test = torch.from_numpy(X_test).type(torch.Tensor)
y_train = torch.from_numpy(y_train).type(torch.Tensor)
y_test = torch.from_numpy(y_test).type(torch.Tensor)

# 对张量进行reshape操作
X_train = Variable(X_train.view(-1, 1, lookback))
X_test = Variable(X_test.view(-1, 1, lookback))
y_train = Variable(y_train)
y_test = Variable(y_test)

然后，我们需要定义超参数、算法模型、损失函数和优化器：

# 定义超参数
input_dim = 1
hidden_dim = 2
num_layers = 1
output_dim = 1
num_epochs = 1000
learning_rate = 0.01

# 定义算法模型
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, output_dim):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        h0 = Variable(torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim))
        c0 = Variable(torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim))
        out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach()))
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

model = LSTM(input_dim=input_dim, hidden_dim=hidden_dim, output_dim=output_dim, num_layers=num_layers)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

接下来，我们需要训练模型，并循环调用模型进行预测，将预测出的值插入到resultym.csv表格的最后一行：

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    outputs = model(X_train)
    optimizer.zero_grad()
    loss = criterion(outputs, y_train)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if epoch % 100 == 0:
        print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item()))

# 循环调用模型进行预测
for i in range(24):
    x = X_test[i].unsqueeze(0)
    y_test_pred = model(x).item()
    y_test = torch.cat([y_test, torch.Tensor([y_test_pred])])
    data = data.append({'Date': '2023/'+str(int(data_raw.iloc[i, 1])+1).zfill(2), 'TotalPrice': 2222222.5}, ignore_index=True)

# 将预测出的值插入到resultym.csv表格的最后一行
for i in range(26, 51):
    x = data['TotalPrice'][i-lookback:i].values.reshape(-1, 1)
    x = scaler.transform(x)
    x = torch.from_numpy(x).type(torch.Tensor)
    x = Variable(x.view(-1, 1, lookback))
    y_pred = model(x).item()
    y_pred = scaler.inverse_transform(np.array([[y_pred]]))
    data = data.append({'Date': '2023/'+str(int(data_raw.iloc[i-lookback, 1])+1).zfill(2), 'TotalPrice': y_pred[0][0]}, ignore_index=True)

最后，我们将处理后的结果保存到resultym.csv文件中：

# 将处理后的结果保存到resultym.csv文件中
data.to_csv('resultym.csv', index=False)

python操作resultym.csv数据表（有Date（YYYY/MM）、TotalPrice两列数据），数据表第一行为表头信息，数据表中前27行都有数据，以此为基础，python调用resultym.csv表进行操作：循环调用以resultym.csv为数据集构建的pytorch lstm预测模型，该模型能够根据Date值来预测TotalPrice值，然后将第一次预测出的y_test_pred赋值给B26、将第二次预测出的值赋给B27、将第三次预测出的值赋给B28，一直循环直到求出B50的数值。每预测出一个值就在表的最后插入一组数据，Date插入的值按照前面的年月往下延，TotalPrice插入的值定义为2222222.5。直到求出第50行的数值，脚本停止运行。

可以使用Pandas库进行操作，具体的代码如下：

import pandas as pd
import torch

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

# 将Date列转换为时间格式
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 定义循环次数和起始行号
n = 0
start_row = 26

# 循环预测并插入数据
while n < 24:
    # 选取需要预测的数据
    x_test = df.iloc[start_row-26:start_row, 0].values
    x_test = torch.tensor(x_test.reshape(-1, 1, 1)).float()

    # 加载预测模型并进行预测
    model = torch.load('lstm_model.pth')
    y_test_pred = model(x_test).detach().numpy()[0][0]

    # 将预测结果插入数据集
    new_date = df.iloc[start_row-1]['Date'].replace(month=df.iloc[start_row-1]['Date'].month+1)
    new_price = 2222222.5
    df = df.append({'Date': new_date, 'TotalPrice': new_price}, ignore_index=True)

    # 将预测结果赋值给对应的单元格
    cell_name = 'B' + str(start_row+1)
    df.at[start_row, cell_name] = y_test_pred

    # 更新循环计数器和起始行号
    n += 1
    start_row += 1

# 将更新后的数据集保存为CSV文件
df.to_csv('resultym_updated.csv', index=False)

需要注意的是，这里的预测模型需要根据具体情况进行定义和训练，同时也需要根据具体数据集的情况进行调整。此外，代码中使用了硬编码的方式来指定起始行号和循环次数，也可以根据具体需求进行修改。