这是一个关于使用PyTorch进行天气预测的教程。以下是一些关键步骤和要点：

  • 数据准备：首先，你需要准备用于预测的天气数据集。这些数据通常包括温度、湿度、风速等气象参数。

  • 模型构建：使用PyTorch构建一个合适的神经网络模型。对于天气预测，常用的模型有LSTM或GRU。

  • 训练模型：使用训练数据对模型进行训练，调整模型参数以优化预测效果。

  • 评估模型：使用测试数据评估模型的性能，确保模型具有良好的泛化能力。

  • 预测天气：使用训练好的模型进行实际天气预测。

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Weather Prediction Model