pytorch 썸네일형 리스트형 LSTM 예측 - BEMS 시계열 데이터 RNN, LSTM, GRU, Transformer Model에 대해 살펴보고, LSTM과 GRU를 통해 주가 데이터 예측을 진행해 보았다.이제 BEMS(Building Energy Management System)의 실제 Data set에 적용해보자. 시드 고정 및 GPU장비 설정import osimport random# 시드 값 고정seed = 42# Python 내장 해시 함수의 시드를 고정하여 재현성을 확보 (Python 3.3 이상에서만 적용)os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)random.seed(seed) # Python의 random 모듈np.random.seed(seed )# NumPy의 난수 생성기torch.manual_seed(seed) # PyTor.. 더보기 이전 1 다음
