【源码】基于PyTorch框架的血糖浓度预测系统

项目简介

本项目借助PyTorch框架搭建了一个血糖浓度预测系统，能够对未来一小时内的血糖浓度进行预测。采用分布式数据并行方法，基于LSTM模型开展时序预测，涵盖数据处理、模型构建、训练、测试、预测以及结果可视化等操作。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理：从CSV文件读取血糖序列数据，转换为表格形式，构建训练集与测试集。
2. 模型构建：运用两层的LSTM模型（一层LSTM层和一层Dense层）进行时间序列预测。
3. 分布式训练：利用环形拓扑实现分布式数据并行，通过reduce - scatter和allgather同步梯度。
4. 结果可视化：以图表展示训练损失（MSE、MAE）随Epoch的变化，以及预测结果对比。
5. 预测功能：依据训练好的模型，对特定患者的血糖序列进行预测。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境和PyTorch库，创建与项目匹配的Python环境。
2. 数据准备：下载血糖数据，按项目要求保存至指定目录。
3. 运行训练脚本：运行train_sn.sh或train_mn.sh脚本，分别进行单结点和多结点训练。
4. 结果查看：训练结束后，查看train_sn.log或train_mn.log日志文件，了解训练损失变化。
5. 预测：运行draw.py脚本，可视化真实序列、单结点模型预测序列和多结点模型预测序列。
6. 可视化结果：运行draw.py脚本，查看训练损失曲线和预测结果。

注意：运行多结点训练脚本前，要确保所有结点之间可无密码登录，并正确配置config.py文件中的相关参数。

下载地址

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