pytorch2
利用pytorch构建LSTM预测股票收益率详细教程
- 1. 整体实现思路
- 2.代码编写
- 2.1 step1:导入所需的库
- 2.2 step2: 读取数据、构建训练样本
- 2.3 step3: 定义部分辅助函数
- 2.4 step4:LSTM模型构建
- 2.5 step5:模型训练
- 2.6 step6:模型预测和评估
- 3. 小结
1. 整体实现思路
step1:导入所需的库
- torch：用于构建神经网络和进行模型训练
- torch.nn：包含用于构建神经网络的类和函数
- numpy：用于数据处理和数组操作
- pandas：用于数据读取和处理
- matplotlib.pyplot：用于数据可视化
- sklearn：用于数据预处理和评估模型性能
- torchviz：用于绘制动态计算图
step2:读取数据、构建训练样本
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