pytorch-forecasting学习资料汇总 - 基于PyTorch的高级时间序列预测库

Ray

pytorch-forecasting

pytorch-forecasting简介

pytorch-forecasting是一个基于PyTorch的开源时间序列预测库,旨在简化先进深度学习模型在实际场景中的应用。它提供了高级API和多种先进的神经网络模型,使用户能够轻松构建和训练复杂的时间序列预测模型。

主要特点包括:

  • 提供TimeSeriesDataSet类处理时间序列数据的预处理
  • 内置多种先进的神经网络模型,如Temporal Fusion Transformer、N-BEATS等
  • 基于PyTorch Lightning,支持CPU和GPU训练
  • 提供模型解释和可视化功能
  • 支持超参数调优

无论是企业应用还是学术研究,pytorch-forecasting都是一个强大的时间序列预测工具。

官方资源

入门教程

  1. 快速入门指南 - 从安装到训练第一个模型
  2. 时间序列数据集教程 - 学习如何准备和使用TimeSeriesDataSet
  3. 模型训练教程 - 详细介绍模型训练和评估流程

模型介绍

pytorch-forecasting提供了多种先进的深度学习模型:

每种模型都有详细的文档和示例代码。

进阶资源

社区资源

通过以上资源,读者可以全面了解pytorch-forecasting并快速上手使用。无论是初学者还是专业人士,都能在这个强大的库中找到适合自己的时间序列预测解决方案。

PyTorch Forecasting Logo

祝您使用愉快!如果这篇文章对您有帮助,欢迎分享给更多对时间序列预测感兴趣的朋友。

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