这是名为 GluonTS 的 Windows 应用，其最新版本可下载为 0.16.2sourcecode.tar.gz。它可在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
免费下载并在线运行这个名为 GluonTS with OnWorks 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
SCREENSHOTS
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商品描述
GluonTS 是一个用于概率时间序列建模的 Python 包，专注于基于深度学习的模型。 GluonTS 需要 Python 3.6 或更高版本，最简单的安装方法是通过 pip。 我们训练一个 DeepAR 模型并使用简单的“airpassengers”数据集进行预测。 该数据集由单个时间序列组成，包含 1949 年至 1960 年之间的每月国际乘客，共有 144 个值（12 年 * 12 个月）。 通过从训练数据中删除过去三年（36 个月），我们将数据集分成训练和测试部分。 因此，我们将仅在前九年的数据上训练一个模型。 Python 有 extras 的概念——可以选择安装依赖项来解锁包的某些功能。 我们在 GluonTS 中广泛使用可选依赖项，以保持所需依赖项的数量最少。 为了仍然允许用户选择加入某些功能，我们公开了许多额外的依赖项。
功能
- 使用 PyTorch 编写的模型可通过 gluonts.torch 子包获得
- 基于 MXNet 的模型需要安装一个版本的 mxnet
- GluonTS 包含一个用于调用 R 预测包的瘦包装器
- GluonTS 使用 PyArrow 支持 Parquet 文件
- shell 模块提供与 Amazon SageMaker 的集成
- GluonTS 的一个核心思想是，我们不会生成简单的值作为预测，而是实际预测分布
程式语言
Python
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/gluonts.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
