前言

大家好    
    
    
    
，我是阿光  
    
    
    
  。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》   


     


     


     


  ，内包含了各种不同的深度学习项目



 




 




 




 
，包含项目原理以及源码   

   

   

   

，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集

     


     


     


     
。

正在更新中~ ✨

🚨 我的项目环境：

平台：Windows10 语言环境：python3.7 编译器：PyCharm PyTorch版本：1.8.1

💥 项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】

一  
    
    
    
  、基于PyTorch+Attention注意力机制实现天气变化的时间序列预测

由于大气运动极为复杂,影响天气的因素较多    

     

     

     

 ，而人们认识大气本身运动的能力极为有限,因此天气预报水平较低.预报员在预报实践中,每次预报的过程都极为复杂,需要综合分析,并预报各气象要素,比如温度

     


     


     


     
、降水等.现阶段,以往极少出现的极端天气现象越来越多,这极大地增加了预报的难度 




 




 




 




。

本项目使用自注意力机制网络Self-Attention训练一个网络模型




  




  




  




  ，来预测在给定天气因素下  


  


  


  


，城市的温度变化  

   

   

   

 。

二 




 




 




 




、数据集介绍

一个天气时间序列数据集     
     
     
     
，它由德国耶拿的马克思 • 普朗克生物地球化学研究所的气象站记录

     

     

     

     。在这个数据集中




   




   




   




   ，每 10