深度学习与PyTorch入门实战 - 49. 时间序列预测

• 语言: 中文（简体）
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• 来源: github.com/dragen1860

摘要

本文档详细讲解了使用PyTorch进行时间序列预测的流程，包括数据生成、模型定义、训练过程及结果展示。通过正弦函数生成时间序列数据，定义了一个简单的RNN模型，并描述了训练循环中的输入数据处理、预测结果获取及模型更新方法。最后展示了预测结果与实际数据的对比，并提到下一节课将讨论RNN训练中的难题。

AI总结

## 《深度学习与PyTorch入门实战 - 49. 时间序列预测》总结

本节介绍了PyTorch在时间序列预测中的应用，实战演示了从数据准备到模型构建、训练和预测的完整流程。

**数据准备：** 生成正弦函数时间序列数据，分为输入X（data[:-1]）和输出y（data[1:]），并将数据转换为PyTorch tensor。

**模型构建：** 自定义了一个简单的RNN模型，包括一个RNN层和一个线性层，用于处理时间序列输入并预测后续值。

**训练过程：** 使用均方误差损失函数和Adam优化器，训练模型6000次，每隔100次输出训练损失，展示了Loss随着训练逐渐下降的趋势。

**预测与可视化：** 使用训练好的模型进行多步预测，生成预测序列，并可视化原始数据、真实值与预测值的对比，展示模型预测效果。

**下一课题预告：** 将深入探讨RNN训练中的难题与优化方法。

本节通过实战案例，明确展示了PyTorch在时间序列预测任务中的具体实现流程，适合深入理解RNN模型的应用及训练过程。