pytorch lstm时间序列预测示例代码

在这个示例中，我们使用pytorch库实现了一个LSTM神经网络模型来进行时间序列预测。首先，我们设置了模型的超参数，包括网络的隐藏层大小、学习率等。然后，我们准备了一段正弦波数据作为时间序列输入，并对数据进行归一化处理。接着，我们定义了LSTM模型类，并编写了训练过程的代码。在训练过程中，我们使用均方误差（MSE）作为损失函数，并利用Adam优化器对模型进行优化。最后，我们使用训练好的模型对整个序列进行预测，并将预测结果与原始数据进行对比。通过这个示例，我们可以了解到如何使用pytorch来实现LSTM模型进行时间序列预测。