在本文中我们介绍PyTorch-Forecasting的特性和功能,并进行示例代码演示。 PyTorch-Forecasting的安装非常简单: pip install pytorch-forecasting 但是需要注意的是,他目前现在只支持Pytorch 1.7以上,但是2.0是否支持我没有测试 PyTorch-Forecasting提供了几个方面的功能: 1、提供了一个高级接口,抽象了时间序列建模的复杂性,可以使用几行代码来定义预测任务,使得使用不同的模型和技术进行实验变得容易。 dataset.test_dataloader()) # Evaluate the model print(f'Test MSE: {metric(predictions, dataset.test_dataloader())}') PyTorch-Forecasting
pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/conda install pytorch-lightning -c conda-forgeconda install -c conda-forge pytorch-forecasting
三行代码调用大模型裁判PandaLM:保护隐私、可靠、可复现 升级到PyTorch 2.0的技巧总结 一文读懂 PyTorch 显存管理机制 YOLOv5实战之PCB板缺陷检测 神经网络时间序列预测PyTorch-Forecasting
pytorch-forecasting:在现实世界的案例和研究中,利用神经网络简化时间序列预测。
pmdarima/ [10] Sklearn: https://scikit-learn.org/stable/index.html [11] PyTorch: https://github.com/jdb78/pytorch-forecasting
支持跨编程语言的时间序列分析开源项目包括:R语言的Time Series,Python的Statsmodels、Sklearn和Sktime,以及PyTorch-Forecasting和TSlib。