LSTM实现时间序列预测(PyTorch版)
LSTM实现时间序列预测(PyTorch版)
为了训练数据,首先定义LSTM模型,然后再定义对应的损失函数,由于我们这里是风速预测,显然是个回归问题,所以采用回归问题常用的MESLoss(),如果可以的话,可以自定义损失函数,针对自己的项目需求定义对应的损失函数。对于优化器来讲,使用的也是目前常用的Adam优化器,对于新手来讲也可以多多尝试其它的优化器,比如SGDRMSprop等,对于优化器的选择,可以参考这篇文章Pytorch 30种优化器总结。


