用pytorch写一个天气预测的代码,用LSTM或CNN,读取天气中的csv文件,由时间和气温两列数据,区分训练集和测试集,用gpu训练,输入为60天的天气,输出为某一天的天气
时间: 2023-09-07 16:12:05 浏览: 80
好的,以下是一个基于PyTorch的天气预测模型,使用LSTM网络。首先,我们需要安装PyTorch和Pandas库:
```python
!pip install torch pandas
```
然后,我们可以读取天气数据的csv文件,将其转换为PyTorch张量,并划分为训练集和测试集。假设csv文件中有两列数据:时间和气温。
```python
import pandas as pd
import torch
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('weather.csv')
# 将时间和气温数据转换为PyTorch张量
time_data = torch.tensor(df['time'].values, dtype=torch.float32)
temp_data = torch.tensor(df['temp'].values, dtype=torch.float32)
# 划分训练集和测试集
train_time = time_data[:800]
train_temp = temp_data[:800]
test_time = time_data[800:]
test_temp = temp_data[800:]
```
接下来,我们需要定义一个LSTM模型。在这个模型中,输入为过去60天的天气数据(即60个时间点的气温),输出为下一天的气温。我们将使用一个单层的LSTM网络,并将其输出连接到一个全连接层以获得最终的预测结果。
```python
import torch.nn as nn
class WeatherLSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(WeatherLSTM, self).__init__()
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
# x的形状为(batch_size, seq_len, input_size)
output, _ = self.lstm(x)
# output的形状为(batch_size, seq_len, hidden_size)
output = output[:, -1, :]
# output的形状为(batch_size, hidden_size)
output = self.fc(output)
# output的形状为(batch_size, output_size)
return output
```
接下来,我们可以定义模型的超参数并实例化模型。
```python
# 定义超参数
input_size = 1
hidden_size = 64
output_size = 1
num_layers = 1
learning_rate = 0.001
num_epochs = 100
# 实例化模型并将其移动到GPU上
model = WeatherLSTM(input_size, hidden_size, output_size).cuda()
```
在训练模型之前,我们需要定义一个损失函数和优化器。
```python
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
```
现在我们可以开始训练模型了。在每个epoch中,我们将输入过去60天的天气数据,并尝试预测下一天的气温。然后,我们计算预测值和真实值之间的均方误差,并使用反向传播和优化器来更新模型的权重。最后,我们输出训练集和测试集上的损失值以及预测结果。
```python
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
# 将模型设置为训练模式
model.train()
# 将输入数据移动到GPU上
train_input = train_temp[59:].unsqueeze(1).cuda()
train_target = train_temp[60:].cuda()
# 前向传播和计算损失
output = model(train_input)
loss = criterion(output, train_target)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 将模型设置为评估模式,计算测试集上的损失
model.eval()
with torch.no_grad():
test_input = test_temp[59:].unsqueeze(1).cuda()
test_target = test_temp[60:].cuda()
test_output = model(test_input)
test_loss = criterion(test_output, test_target)
# 输出训练集和测试集上的损失值以及预测结果
print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Train Loss: {loss.item():.4f}, Test Loss: {test_loss.item():.4f}')
print('Predictions:')
print(output[-10:].squeeze().tolist())
print(test_output[-10:].squeeze().tolist())
```
这个模型将输出每个epoch的训练集和测试集上的损失值,以及最后10个预测值。你可以根据需要修改超参数,以获得更好的模型表现。
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