基于PyTorch的LSTM预测实现（入门级别）

简介

本仓库提供了一个基于PyTorch的LSTM（长短期记忆网络）预测实现的入门级资源文件。LSTM是一种在序列预测问题中表现出色的深度学习模型，广泛应用于时间序列分析、自然语言处理等领域。

内容

本资源文件包含以下内容：

1. 数据集：提供了一个示例数据集，用于演示LSTM模型的训练和预测过程。
2. 模型代码：包含LSTM模型的定义、训练和预测的完整代码。
3. 使用说明：详细的使用说明，帮助用户快速上手并运行代码。

使用方法

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/your-repo-url.git
   cd your-repo-directory
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行代码：

   python train.py  # 训练模型
   python predict.py  # 进行预测
   

贡献

欢迎任何形式的贡献，包括但不限于代码优化、文档改进、问题反馈等。请通过提交Issue或Pull Request来参与贡献。

许可证

本项目采用MIT许可证。详细信息请参阅LICENSE文件。

联系

如有任何问题或建议，请通过以下方式联系：

• 邮箱：your-email@example.com
• GitHub Issue：提交Issue

感谢您的关注和支持！

下载链接

基于PyTorch的LSTM预测实现入门级别