Pytorch预测-使用PyTorch进行时间序列预测-Python开发

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文件名称：Pytorch预测-使用PyTorch进行时间序列预测-Python开发
文件大小：3.38MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-25 15:42:25
Python Deep Learning Pytorch Forecasting旨在通过神经网络简化实际案例和研究中的时间序列预测。 具体来说，该软件包提供了有关“迈向数据科学”的文章，介绍了该软件包并提供了背景信息。 Pytorch Forecasting旨在通过神经网络简化实际案例和研究中的时间序列预测。 具体来说，该软件包提供了一个时间序列数据集类，该类抽象了处理变量转换，缺失值，随机子采样，多个历史记录长度等的基础模型。基本模型类提供了时间序列模型的基本训练以及登录tensorboa

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pytorch-forecasting-master
----codecov.yml(121B)
----.github()
--------ISSUE_TEMPLATE.md(573B)
--------PULL_REQUEST_TEMPLATE.md(428B)
--------dependabot.yml(665B)
--------workflows()
----poetry.lock(217KB)
----pytorch_forecasting()
--------models()
--------utils.py(11KB)
--------__init__.py(2KB)
--------optim.py(8KB)
--------metrics.py(41KB)
--------data()
----examples()
--------stallion.py(6KB)
--------nbeats.py(3KB)
--------ar.py(4KB)
--------data()
----pytest.ini(330B)
----LICENSE(1KB)
----setup.cfg(1KB)
----README.md(9KB)
----.pre-commit-config.yaml(799B)
----docs()
--------source()
--------make.bat(764B)
--------requirements.txt(217B)
--------Makefile(638B)
----tests()
--------test_data.py(21KB)
--------test_utils()
--------test_models()
--------conftest.py(2KB)
--------test_metrics.py(8KB)
----.readthedocs.yml(686B)
----.gitignore(2KB)
----pyproject.toml(2KB)
----CHANGELOG.md(12KB)