把excel数据导入pytorch
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GIS 与农村土地承包数据管理领域的 Python/tkinter 绿色免安装桌面工具,基于 pyshp、openpyxl、access-parser、pyodbc 读取 Shapefile 矢量坐标(WKT)与属性表、Access MDB 多表数据,按指定份数自动拆分并导出为 Excel 或 SQL,用于 PostGIS/PostgreSQL 入库、MySQL→PG 跨库迁移与数据交换。
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真正的神经网络是不可能用 Excel 来确定其权重和偏置的。然而,如果是简单的神经网络,因为它的参数个数比较少,所以可以用 Excel 的标准插件求解器简单地执行最优化操作。本资源可以带你实际地求解神经网络的权重和偏置,并体验神经网络的行为。
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PyTorch版LSTM时间序列预测工具包:支持单/多变量、单/多步预测,Excel数据直读即用
一套开箱即用的PyTorch实现LSTM时间序列预测代码,适配Python 3.8–3.10环境。支持单变量和多变量输入自由切换,可灵活配置单步或任意步长的未来值预测。训练流程标准化:自动划分训练集、验证集和测试集,内置MAE、MSE、R²、MAPE等常用评估指标输出。数据源直接对接Excel(.xlsx)或CSV文件,替换数据只需修改文件路径,无需改动逻辑。核心代码结构清晰,main.py为主入口,models.py封装LSTM模型,utils.py提供数据预处理与标准化功能;配套PDF使用手册详细说明运行步骤、参数含义及常见问题。权重文件已预存(model_LSTMMain_weights),支持加载已有模型快速推理。所有脚本含中文注释,图像文件(如image.png、MVIMG_*.jpg)为示例效果与界面截图,便于理解预测结果可视化方式。
PyTorch版LSTM时间序列预测代码包:支持单/多变量、单/多步预测,附详细教程和Excel数据模板
直接上手就能跑的LSTM时间序列预测代码,基于PyTorch实现,不依赖复杂环境配置。支持单变量和多变量输入自由切换,也支持单步预测与多步预测自动适配,输出统一为单目标值。内置MAE、MSE、R²、MAPE等常用评估指标,结果可一键输出到控制台并保存。数据源来自Excel或CSV文件,只需替换data.xlsx或data - 副本.xlsx即可快速适配自己的业务数据。训练流程严格划分训练集、验证集、测试集,模型权重自动保存在weights目录下,支持断点续训。配套手册.docx含分步操作说明,main.py主程序注释详尽,utils.py封装了数据归一化、滑动窗口构造、结果反标准化等常用逻辑,models.py定义LSTM网络结构,整体结构清晰、模块解耦,适合入门学习和轻量级项目部署。
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