这是名为 PyTorch Forecasting 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 v1.4.0sourcecode.tar.gz。它可以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 PyTorch Forecasting 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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PyTorch 预测
商品描述
PyTorch Forecasting 旨在简化基于神经网络的先进时间序列预测，使其适用于实际案例和研究。其目标是提供一套高级 API，为专业人士提供最大灵活性，并为初学者提供合理的默认设置。一个时间序列数据集类，抽象了变量变换、缺失值、随机子采样、多种历史长度等处理。一个基础模型类，提供时间序列模型的基本训练，以及在 TensorBoard 中的日志记录和通用可视化功能，例如实际值与预测值的对比图和依赖关系图。多个用于时间序列预测的神经网络架构已针对实际部署进行了增强，并内置了解释功能。该软件包基于 PyTorch Lightning 构建，允许在 CPU、单 GPU 和多 GPU 上进行开箱即用的训练。
功能
- 多视野时间序列指标
- Ranger 优化器可加快模型训练速度
- 使用 optuna 进行超参数调整
- 提供时间序列模型基本训练的基础模型类
- 多种神经网络架构
- 抽象处理变量转换的时间序列数据集类
程式语言
Python
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/pytorch-forecasting.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。
