Python实现灰色预测过程中的错误
感谢热心人士回答。代码如下，运行时出现错误：
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/lenovo/Desktop/shishi.py", line 2, in <module>
import torch as th
ModuleNotFoundError: No module named 'torch'
然后用cmd执行以下操作：
程序代码：
# condig:utf-8
import torch as th
import numpy as np
class GM():
def __init__(self):
# 判断是否可用 gpu 编程 , 大量级计算使用GPU
self._is_gpu = False# th.cuda.is_available()
def fit(self,dt:list or np.ndarray):
self._df :th.Tensor = th.from_numpy(np.array(dt,dtype=np.float32))
if self._is_gpu:
self._df.cuda()
self._n:int = len(self._df)
self._x,self._max_value = self._sigmod(self._df)
z:th.Tensor = self._next_to_mean(th.cumsum(self._x,dim=0))
self.coef:th.Tensor = self._coefficient(self._x, z)
del z
self._x0:th.Tensor = self._x
self._pre:th.Tensor = self._pred()
# 归一化
def _sigmod(self,x:th.Tensor):
_maxv:th.Tensor = th.max(x)
return th.div(x,_maxv),_maxv
# 计算紧邻均值数列
def _next_to_mean(self, x_1:th.Tensor):
z:th.Tensor = th.zeros(self._n-1)
if self._is_gpu:
z.cuda()
for i in range(1,self._n):# 下标从0开始，取不到最大值
z = 0.5 * x_1 + 0.5 * x_1
return z
# 计算系数 a,b
def _coefficient(self,x:th.Tensor,z:th.Tensor):
B:th.Tensor = th.stack((-1*z, th.ones(self._n-1)),dim=1)
Y:th.Tensor = th.tensor(x,dtype=th.float32).reshape((-1,1))
if self._is_gpu:
B.cuda()
Y.cuda()
# 返回的是a和b的向量转置，第一个是a 第二个是b；
return th.matmul(th.matmul(th.inverse(th.matmul(B.t(), B)), B.t()),Y)
def _pred(self,start:int=1,end:int=0):
les:int = self._n+end
resut:th.Tensor = th.zeros(les)
if self._is_gpu:
resut.cuda()
resut = self._x0
for i in range(start,les):
resut = (self._x0 - (self.coef / self.coef)) * \
(1 - th.exp(self.coef)) * th.exp(-1 * self.coef * (i))
del les
return resut
# 计算绝对误差
def confidence(self):
return round((th.sum(th.abs(th.div((self._x-self._pre),self._x)))/self._n).item(),4)
# 预测个数，默认个数大于等于0，
def predict(self,m:int=1,decimals:int=4):
y_pred:th.Tensor = th.mul(self._pre,self._max_value)
y_pred_ = th.zeros(1)
if m<0:
return "预测个数需大于等于0"
elif m>0:
y_pred_:th.Tensor = self._pred(self._n,m)[-m:].mul(self._max_value)
else:
if self._is_gpu:
return list(map(lambda _: round(_, decimals), y_pred.cpu().numpy().tolist()))
else:
return list(map(lambda _:round(_,decimals),y_pred.numpy().tolist()))
# cat 拼接 0 x水平拼接，1y垂直拼接
result:th.Tensor = th.cat((y_pred,y_pred_),dim=0)
del y_pred,y_pred_
if self._is_gpu:
return list(map(lambda _: round(_, decimals), result.cpu().numpy().tolist()))
return list(map(lambda _:round(_,decimals),result.numpy().tolist()))
if __name__=="__main__":
ls = np.arange(91,100,2)
print(type(ls))
# ls = list(range(91, 100, 2))
gm = GM()
gm.fit(ls)
print(gm.confidence())
print(ls)
print(gm.predict(m=2))
以管理员身份运行cmd 命令行：pip install -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com torch python -m pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
试试 国内镜像（第二条）
pip装不上模块？快来这看看！（非常全！！！）
https://fishc.com.cn/thread-167155-1-1.html
(出处: 鱼C论坛)
永恒的蓝色梦想 发表于 2020-5-21 22:17
命令行：
你好，感谢回复，但是仍然是红色报错。
liuzhengyuan 发表于 2020-5-21 22:21
国内镜像（第二条）
pip装不上模块？快来这看看！（非常全！！！）
https://fishc.com.cn/thread-167155- ...
你好，我看了一下，但是仍然没解决。
https://pypi.org/project/torch/#files
官网下载 whl 文件 然后存放到桌面，文件名不用动
打开CMD 输入 cd Desktop回车 然后再输入：
pip install 文件名
把文件名替换成 你刚刚下载的 whl 完整文件名(注意要带上后缀) Twilight6 发表于 2020-5-21 23:17
https://pypi.org/project/torch/#files
官网下载 whl 文件 然后存放到桌面，文件名不用动
打开CMD 输入 ...
感谢，下载过程中进度条完全不动正常吗？几分钟了仍然是700K 明月小仙 发表于 2020-5-21 23:25
感谢，下载过程中进度条完全不动正常吗？几分钟了仍然是700K
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/torch/
那去这里下载
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