liaozhaorun
36a3ccbcc8
- 添加 TabMModel、TabPFNModel 深度学习模型实现 - 新增 DataQualityAnalyzer 进行训练前数据质量诊断 - 改进数据处理器 NaN/null 双重处理，增强数据鲁棒性 - 支持 train_skip_days 参数跳过训练初期数据不足期 - Pipeline 自动清理标签为 NaN 的样本
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500 B
Python
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Python
import torch
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# 查看 PyTorch 版本（关键！）
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print(f"PyTorch 版本: {torch.__version__}")
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# CPU 版本会显示: 2.6.0+cpu
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# GPU 版本会显示: 2.6.0+cu118 / 2.6.0+cu121 / 2.6.0+cu124 等
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# 检查 CUDA 是否可用
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print(f"CUDA 可用: {torch.cuda.is_available()}")
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# 如果有 CUDA，查看版本
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if torch.cuda.is_available():
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print(f"CUDA 版本: {torch.version.cuda}")
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print(f"GPU 数量: {torch.cuda.device_count()}")
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print(f"GPU 名称: {torch.cuda.get_device_name(0)}") |