learn_pytorch_26_pytorch实战项目之多元线性回归交通流量预测2完整版.ipynb

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       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {
      "needs_background": "light"
     },
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "\n",
    "# 1 导入需要的模块、包等\n",
    "import torch\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import torch.nn as nn\n",
    "%matplotlib inline   \n",
    "\n",
    "#  2 数据处理\n",
    "\n",
    "# 2.1 读取文件\n",
    "data = pd.read_csv(\"./Metro_Interstate_Traffic_Volume.csv\")\n",
    "\n",
    "# 2.2 将特征属性和目标值分开\n",
    "feature = data.iloc[:, 0:-1]\n",
    "target = data.iloc[:, -1]\n",
    "\n",
    "# 2.3 删除无用属性holiday、weather_main、weather_main、weather_description和date_time\n",
    "feature = feature.iloc[:, 1:5]\n",
    "\n",
    "# 2.4 特征数据归一化处理\n",
    "for i in range(feature.shape[1]):\n",
    "    if i == 0 or i == 3:\n",
    "        min_f, max_f = min(feature.iloc[:, i]), max(feature.iloc[:, i])\n",
    "        diff = max_f - min_f\n",
    "        # print(min_f,max_f,diff)\n",
    "        for j in range(feature.shape[0]):\n",
    "            # print(feature.iloc[j,i])\n",
    "            feature.loc[j, i] = feature.iloc[j, i] / diff\n",
    "            # print(i, j, feature.loc[j, i])\n",
    "\n",
    "feature = feature.iloc[:, [4, 5, 1, 2]]\n",
    "\n",
    "# 2.5 目标数据归一化\n",
    "target_ = (target-min(target))/(max(target)-min(target))\n",
    "\n",
    "# 2.6 数据类型转换\n",
    "print(type(feature))\n",
    "print(type(target_))\n",
    "\n",
    "print(type(feature.values))\n",
    "print(type(target_.values))\n",
    "\n",
    "x_feature = torch.from_numpy(feature.values).float()\n",
    "y_target = torch.from_numpy(target_.values).float().unsqueeze(1)\n",
    "\n",
    "\n",
    "# 3 创建模型\n",
    "class PolyLinearRegression(nn.Module):\n",
    "    def __init__(self):\n",
    "        super(PolyLinearRegression, self).__init__()\n",
    "        self.ploy = nn.Linear(4, 1)\n",
    "\n",
    "    def forward(self, x):\n",
    "        out = self.ploy(x)\n",
    "        return out\n",
    "\n",
    "\n",
    "# 4 训练测试\n",
    "def train_and_test():\n",
    "    if torch.cuda.is_available():\n",
    "        device = torch.device(\"cuda:0\")\n",
    "        model = PolyLinearRegression()\n",
    "        model.to(device)\n",
    "    else:\n",
    "        device = torch.device(\"cpu\")\n",
    "        model = PolyLinearRegression()\n",
    "        model.to(device)\n",
    "\n",
    "    criterion = nn.MSELoss()\n",
    "    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001)\n",
    "\n",
    "    loss_list = []\n",
    "    for i in range(10000):\n",
    "        i += 1\n",
    "\n",
    "        inputs = x_feature.to(device)\n",
    "        labels = y_target.to(device)\n",
    "\n",
    "        # 1 前向传播\n",
    "        output = model(inputs)\n",
    "        # 计算损失\n",
    "        loss = criterion(output, labels)\n",
    "\n",
    "        # 2 反向传播\n",
    "        # 梯度要清0\n",
    "        optimizer.zero_grad()\n",
    "        loss.backward()\n",
    "        # 更新权重参数\n",
    "        optimizer.step()\n",
    "\n",
    "        # 打印\n",
    "        if i % 1 == 0:\n",
    "            print(\"迭代次数：%d,  loss值：%.8f\" % (i, loss.item()))\n",
    "            loss_list.append(loss.item())\n",
    "\n",
    "    # 测试模式\n",
    "    model.eval()\n",
    "\n",
    "    predict = model(x_feature).data.numpy()\n",
    "    print(min(target), max(target))\n",
    "\n",
    "    plt.plot(y_target[0:1000].numpy() * (max(target) - min(target)) + min(target), \"r\")\n",
    "    plt.plot(predict[0:1000] * (max(target) - min(target)) + min(target), \"b\")\n",
    "    plt.show()\n",
    "\n",
    "    plt.plot(loss_list)\n",
    "    plt.show()\n",
    "\n",
    "\n",
    "train_and_test()\n",
    "\n",
    "# 5 保存模型和使用模型\n",
    "# torch.save(model.state_dict(),\"ploy_model.pt\")\n",
    "# model.load_state_dict(torch.load(\"model.pkl\"))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}