NeuralForecast VanillaTransformer MAE损失函数 flyfish nn.L1Loss() 和 自定义的class MAE(BasePointLoss): 在本质上都是计算 Mean Absolute Error (MAE)，但是它们有一些不同之处，主要在于定制化和功能上的差异。 写一个自定义的MAE完整示例代码 import mathfrom typing

NeuralForecast 推理 - 最简单的推理方式 flyfish 最简单的保存和加载模型代码 import pandas as pdimport numpy as npAirPassengers = np.array([112.0, 118.0, 132.0, 129.0, 121.0, 135.0, 148.0, 148.0, 136.0, 119.0],dtype=np.flo

NeuralForecast __all__变量的含义 flyfish 在Python模块中，__all__变量的定义是为了控制模块对外公开的接口。这行代码的作用是指定模块在使用from module import *语法时，哪些对象会被导入。下面是对其目的和工作原理的详细解释： __all__的目的 控制导入行为：通过限制from module import *时导入的内容，确保只有指定的

NeuralForecast 推理 - 从csv文件里读取数据进行推理 flyfish from ray import tunefrom neuralforecast.core import NeuralForecastfrom neuralforecast.auto import AutoMLPfrom neuralforecast.models import NBEATS, NHITS

写在前面 在本文中，我们利用Nixtla的NeuralForecast框架，实现多种基于Transformer的时序预测模型，包括：Transformer, Informer, Autoformer, FEDformer和PatchTST模型，并且实现将它们应用于股票价格预测的简单例子。 1 NeuralForecast neuralforecast 是一个旨在为时间序列预测提供一个丰