【亲测免费】 **神经时间序列预测库 NeuralForecast 安装配置全攻略**

项目基础介绍与编程语言

神经时间序列预测库（NeuralForecast） 是一个专为时间序列预测设计的Python库，它集成了大量高性能且易用的神经网络模型。此项目旨在提供一种简单友好的方式来实现最先进的神经网络预测方法，包括RNN、LSTM、GRU、Transformer等，并支持最新的模型如NBEATS、NHITS等。NeuralForecast关注于模型性能、易用性和健壮性，使得即使是没有深度学习背景的开发者也能轻松上手。项目主要使用的编程语言是 Python。

关键技术和框架

NeuralForecast利用了PyTorch作为其核心深度学习后端，实现了快速且灵活的模型训练与评估。此外，它包含了对分布式自动超参数调优的支持，例如通过Ray和Optuna，以及与现有如statsforecast, mlforecast, 和 hierarchicalforecast库的接口统一，简化了多层次预测流程。它还提供了丰富的模型集合和集成的可视化工具，用于数据处理和结果展示。

准备工作与详细安装步骤

环境准备

在开始之前，请确保你的系统已安装好以下软件：

• Python（推荐版本3.7或更高）
• pip（建议最新版本）

第一步：创建虚拟环境（可选但推荐）

为了避免项目依赖与其他项目的冲突，我们推荐在一个虚拟环境中安装NeuralForecast。

python -m venv neuralforecast_venv
source neuralforecast_venv/bin/activate # 对于Linux/MacOS
neuralforecast_venv\Scripts\activate.bat # 对于Windows

第二步：安装NeuralForecast

NeuralForecast可通过pip直接安装。有两种安装方式，普通安装和开发模式安装。

普通安装:

pip install neuralforecast

或者，如果你想使用conda环境，可以执行：

conda install -c conda-forge neuralforecast

开发模式安装（如果你打算贡献代码或测试最新功能）:

首先克隆项目仓库：

git clone https://github.com/Nixtla/neuralforecast.git
cd neuralforecast

然后以编辑模式安装，这样修改源码会立即生效：

pip install -e .

第三步：验证安装

安装完成后，可以通过运行一个小示例来验证NeuralForecast是否成功安装：

from neuralforecast import NeuralForecast
from neuralforecast.models import NBEATS
from neuralforecast.utils import AirPassengersDF

nf = NeuralForecast(models=[NBEATS(input_size=24, h=12, max_steps=100)], freq='M')
df = AirPassengersDF()
nf.fit(df=df)
nf.predict()

这段代码将加载经典的航空乘客数据并应用NBEATS模型进行预测。

至此，您已经成功配置并验证了NeuralForecast的安装，可以开始探索和使用这个强大的时间序列预测工具了。

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以上就是神经时间序列预测库NeuralForecast的安装与配置详细步骤，希望对您有所帮助。记得在实际应用中查看官方文档获取更多高级特性和案例。