c0fe213b70
1. 修复前端图表日期排序问题: - 改进 PredictionView.vue 和 HistoryView.vue 中的图表渲染逻辑 - 确保历史数据和预测数据按照正确的日期顺序显示 2. 修复后端API处理: - 解决 optimized_kan 模型类型的路径映射问题 - 添加 JSON 序列化器处理 Pandas Timestamp 对象 - 改进预测数据与历史数据的衔接处理 3. 优化图表样式和用户体验
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@echo off
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chcp 65001 >nul
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echo 药店销售预测系统 - 依赖库安装脚本
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echo ==================================
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echo.
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echo 请选择要安装的版本:
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echo 1. CPU版本（适用于没有NVIDIA GPU的计算机）
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echo 2. GPU版本 - CUDA 12.1（适用于最新的NVIDIA GPU）
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echo 3. GPU版本 - CUDA 11.8（适用于较旧的NVIDIA GPU）
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echo.
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set /p choice=请输入选项 (1/2/3):
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if "%choice%"=="1" (
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echo 正在安装CPU版本依赖...
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pip install -r requirements.txt
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) else if "%choice%"=="2" (
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echo 正在安装GPU版本(CUDA 12.1)依赖...
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echo 首先安装基础依赖...
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pip install -r requirements-gpu.txt --no-deps
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echo 安装除PyTorch以外的其他依赖...
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pip install numpy==2.3.0 pandas==2.3.0 matplotlib==3.10.3 scikit-learn==1.7.0 tqdm==4.67.1 openpyxl==3.1.5
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echo 从PyTorch官方源安装CUDA 12.1版本的PyTorch...
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pip install torch==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
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) else if "%choice%"=="3" (
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echo 正在安装GPU版本(CUDA 11.8)依赖...
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echo 首先安装基础依赖...
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pip install -r requirements-gpu-cu118.txt --no-deps
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echo 安装除PyTorch以外的其他依赖...
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pip install numpy==2.3.0 pandas==2.3.0 matplotlib==3.10.3 scikit-learn==1.7.0 tqdm==4.67.1 openpyxl==3.1.5
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echo 从PyTorch官方源安装CUDA 11.8版本的PyTorch...
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pip install torch==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
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) else (
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echo 无效的选项！请重新运行脚本并选择正确的选项。
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goto end
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)
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echo.
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echo 依赖库安装完成！
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echo.
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echo 验证PyTorch GPU支持状态...
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python -c "import torch; print('CUDA是否可用:', torch.cuda.is_available()); print('PyTorch版本:', torch.__version__); print('GPU数量:', torch.cuda.device_count()); print('GPU名称:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else '无GPU')"
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:end
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