Đây là ứng dụng Linux có tên PyTorch Forecasting, phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng v1.4.0sourcecode.tar.gz. Có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên PyTorch Forecasting với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH:
Dự báo PyTorch
SỰ MIÊU TẢ:
PyTorch Forecasting hướng đến mục tiêu đơn giản hóa việc dự báo chuỗi thời gian hiện đại bằng mạng nơ-ron cho cả các trường hợp thực tế và nghiên cứu. Mục tiêu là cung cấp API cấp cao với tính linh hoạt tối đa cho các chuyên gia và các giá trị mặc định hợp lý cho người mới bắt đầu. Một lớp tập dữ liệu chuỗi thời gian tóm tắt việc xử lý các phép biến đổi biến, giá trị bị thiếu, lấy mẫu ngẫu nhiên, nhiều độ dài lịch sử, v.v. Một lớp mô hình cơ sở cung cấp đào tạo cơ bản về các mô hình chuỗi thời gian cùng với việc ghi nhật ký trong tensorboard và hình ảnh hóa chung như dự đoán so với thực tế và biểu đồ phụ thuộc. Nhiều kiến trúc mạng nơ-ron để dự báo chuỗi thời gian đã được cải tiến để triển khai trong thế giới thực và đi kèm với khả năng diễn giải tích hợp. Gói được xây dựng trên PyTorch Lightning để cho phép đào tạo trên CPU, GPU đơn và nhiều GPU ngay khi xuất xưởng.
Tính năng
- Số liệu chuỗi thời gian đa chân trời
- Trình tối ưu hóa Ranger giúp đào tạo mô hình nhanh hơn
- Điều chỉnh siêu tham số với optuna
- Một lớp mô hình cơ sở cung cấp đào tạo cơ bản về các mô hình chuỗi thời gian
- Nhiều kiến trúc mạng nơ-ron
- Một lớp tập dữ liệu chuỗi thời gian tóm tắt việc xử lý các chuyển đổi biến
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/pytorch-forecasting.mirror/. Ứng dụng này được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong những Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.