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8.8 KiB
Python
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Python
import torch
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import torch.nn as nn
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import torch.nn.functional
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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"""
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导入数据
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"""
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# load the dataset
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flight_data = pd.read_csv('flights.csv', usecols=[1], engine='python')
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dataset = flight_data.values
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dataset = dataset.astype('float32')
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print(flight_data.head())
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print(flight_data.shape)
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#绘制每月乘客的出行频率
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fig_size = plt.rcParams['figure.figsize']
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fig_size[0] = 15
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fig_size[1] = 5
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plt.rcParams['figure.figsize'] = fig_size
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plt.title('Month vs Passenger')
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plt.ylabel('Total Passengers')
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plt.xlabel('Months')
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plt.grid(True)
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plt.autoscale(axis='x',tight=True)
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plt.plot(flight_data['passengers'])
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plt.show()
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"""
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数据预处理
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flight_data.columns#显示数据集中 列的数据类型
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all_data = flight_data['passengers'].values.astype(float)#将passengers列的数据类型改为float
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#划分测试集和训练集
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test_data_size = 12
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train_data = all_data[:-test_data_size]#除了最后12个数据，其他全取
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test_data = all_data[-test_data_size:]#取最后12个数据
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print(len(train_data))
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print(len(test_data))
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#最大最小缩放器进行归一化，减小误差
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from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
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scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
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train_data_normalized = scaler.fit_transform(train_data.reshape(-1, 1))
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#查看归一化之后的前5条数据和后5条数据
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print(train_data_normalized[:5])
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print(train_data_normalized[-5:])
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#将数据集转换为tensor，因为PyTorch模型是使用tensor进行训练的，并将训练数据转换为输入序列和相应的标签
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train_data_normalized = torch.FloatTensor(train_data_normalized).view(-1)
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#view相当于numpy中的resize,参数代表数组不同维的维度；
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#参数为-1表示，这个维的维度由机器自行推断，如果没有-1，那么view中的所有参数就要和tensor中的元素总个数一致
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#定义create_inout_sequences函数，接收原始输入数据，并返回一个元组列表。
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def create_inout_sequences(input_data, tw):
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inout_seq = []
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L = len(input_data)
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for i in range(L-tw):
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train_seq = input_data[i:i+tw]
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train_label = input_data[i+tw:i+tw+1]#预测time_step之后的第一个数值
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inout_seq.append((train_seq, train_label))#inout_seq内的数据不断更新，但是总量只有tw+1个
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return inout_seq
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train_window = 12#设置训练输入的序列长度为12，类似于time_step = 12
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train_inout_seq = create_inout_sequences(train_data_normalized, train_window)
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print(train_inout_seq[:5])#产看数据集改造结果
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"""
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注意：
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create_inout_sequences返回的元组列表由一个个序列组成，
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每一个序列有13个数据，分别是设置的12个数据（train_window）+ 第13个数据（label）
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第一个序列由前12个数据组成，第13个数据是第一个序列的标签。
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同样，第二个序列从第二个数据开始，到第13个数据结束，而第14个数据是第二个序列的标签，依此类推。
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"""
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"""
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创建LSTM模型
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参数说明：
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1、input_size:对应的及特征数量，此案例中为1，即passengers
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2、output_size:预测变量的个数，及数据标签的个数
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2、hidden_layer_size:隐藏层的特征数，也就是隐藏层的神经元个数
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"""
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class LSTM(nn.Module):#注意Module首字母需要大写
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def __init__(self, input_size=1, hidden_layer_size=100, output_size=1):
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super().__init__()
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self.hidden_layer_size = hidden_layer_size
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# 创建LSTM层和linear层，LSTM层提取特征，linear层用作最后的预测
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##LSTM算法接受三个输入：先前的隐藏状态，先前的单元状态和当前输入。
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self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_layer_size)
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self.linear = nn.Linear(hidden_layer_size, output_size)
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#初始化隐含状态及细胞状态C，hidden_cell变量包含先前的隐藏状态和单元状态
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self.hidden_cell = (torch.zeros(1, 1, self.hidden_layer_size),
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torch.zeros(1, 1, self.hidden_layer_size))
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# 为什么的第二个参数也是1
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# 第二个参数代表的应该是batch_size吧
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# 是因为之前对数据已经进行过切分了吗？？？？？
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def forward(self, input_seq):
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lstm_out, self.hidden_cell = self.lstm(input_seq.view(len(input_seq), 1, -1), self.hidden_cell)
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#lstm的输出是当前时间步的隐藏状态ht和单元状态ct以及输出lstm_out
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#按照lstm的格式修改input_seq的形状，作为linear层的输入
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predictions = self.linear(lstm_out.view(len(input_seq), -1))
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return predictions[-1]#返回predictions的最后一个元素
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"""
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forward方法：LSTM层的输入与输出：out, (ht,Ct)=lstm(input,(h0,C0)),其中
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一、输入格式：lstm(input,(h0, C0))
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1、input为（seq_len,batch,input_size）格式的tensor,seq_len即为time_step
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2、h0为(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)格式的tensor，隐藏状态的初始状态
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3、C0为(seq_len, batch, input_size）格式的tensor，细胞初始状态
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二、输出格式：output,(ht,Ct)
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1、output为(seq_len, batch, num_directions*hidden_size）格式的tensor，包含输出特征h_t(源于LSTM每个t的最后一层)
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2、ht为(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)格式的tensor，
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3、Ct为(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)格式的tensor，
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"""
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#创建LSTM()类的对象，定义损失函数和优化器
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model = LSTM()
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loss_function = nn.MSELoss()
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optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)#建立优化器实例
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print(model)
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模型训练
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batch-size是指1次迭代所使用的样本量；
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epoch是指把所有训练数据完整的过一遍；
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由于默认情况下权重是在PyTorch神经网络中随机初始化的，因此可能会获得不同的值。
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epochs = 300
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for i in range(epochs):
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for seq, labels in train_inout_seq:
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#清除网络先前的梯度值
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optimizer.zero_grad()#训练模型时需要使模型处于训练模式，即调用model.train()。缺省情况下梯度是累加的，需要手工把梯度初始化或者清零，调用optimizer.zero_grad()
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#初始化隐藏层数据
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model.hidden_cell = (torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size),
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torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size))
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#实例化模型
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y_pred = model(seq)
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#计算损失，反向传播梯度以及更新模型参数
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single_loss = loss_function(y_pred, labels)#训练过程中，正向传播生成网络的输出，计算输出和实际值之间的损失值
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single_loss.backward()#调用loss.backward()自动生成梯度，
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||
optimizer.step()#使用optimizer.step()执行优化器，把梯度传播回每个网络
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# 查看模型训练的结果
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if i%25 == 1:
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print(f'epoch:{i:3} loss:{single_loss.item():10.8f}')
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print(f'epoch:{i:3} loss:{single_loss.item():10.10f}')
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"""
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预测
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注意，test_input中包含12个数据，
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在for循环中，12个数据将用于对测试集的第一个数据进行预测，然后将预测值附加到test_inputs列表中。
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在第二次迭代中，最后12个数据将再次用作输入，并进行新的预测，然后 将第二次预测的新值再次添加到列表中。
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由于测试集中有12个元素，因此该循环将执行12次。
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循环结束后，test_inputs列表将包含24个数据，其中，最后12个数据将是测试集的预测值。
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"""
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fut_pred = 12
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test_inputs = train_data_normalized[-train_window:].tolist()#首先打印出数据列表的最后12个值
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print(test_inputs)
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#更改模型为测试或者验证模式
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model.eval()#把training属性设置为false,使模型处于测试或验证状态
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for i in range(fut_pred):
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seq = torch.FloatTensor(test_inputs[-train_window:])
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with torch.no_grad():
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model.hidden = (torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size),
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torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size))
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test_inputs.append(model(seq).item())
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#打印最后的12个预测值
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print(test_inputs[fut_pred:])
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#由于对训练集数据进行了标准化，因此预测数据也是标准化了的
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#需要将归一化的预测值转换为实际的预测值。通过inverse_transform实现
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actual_predictions = scaler.inverse_transform(np.array(test_inputs[train_window:]).reshape(-1, 1))
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print(actual_predictions)
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"""
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根据实际值，绘制预测值
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"""
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x = np.arange(132, 132+fut_pred, 1)
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plt.title('Month vs Passenger with all data')
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plt.ylabel('Total Passengers')
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plt.xlabel('Months')
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plt.grid(True)
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plt.autoscale(axis='x', tight=True)
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plt.plot(flight_data['passengers'])
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plt.plot(x, actual_predictions)
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plt.show()
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#绘制最近12个月的实际和预测乘客数量,以更大的尺度观测数据
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plt.title('Month vs Passenger last pred data')
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plt.ylabel('Total Passengers')
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plt.xlabel('Months')
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plt.grid(True)
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plt.autoscale(axis='x', tight=True)
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plt.plot(flight_data['passengers'][-train_window:])
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plt.plot(x, actual_predictions)
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plt.show() |