在__init__()函数中,实例化了nn.Linear()、nn.Conv2d()这种pytorch封装好的类,用来定义全连接层、卷积层等网络层,并规定好它们的参数。例如,self.C1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)表示定义一个卷积层,它的卷积核输入通道为1、输出通道为6,大小为5×5。真正向这个卷积层输入数据是在forward()函数中,x1 = se...
Informer 是近年来在序列预测任务中表现出色的深度学习模型,尤其在处理长序列数据时具有显著优势。其PyTorch实现中,Encoder部分起到了至关重要的作用。下面我们将逐步解读Informer的Encoder部分。 1. Encoder 结构 Informer的Encoder主要由两部分组成:Patch Embedding 和Transformer Encoder。 1.1 Patch Embedding Patch Embeddi...
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独家原创 | 并行预测模型 | 基于 Informer + TCN-SENet的并行预测模型 本期基于某风电功率数据集,提出一种Informer+TCN-SENet并行预测模型,在单步预测任务中预测效果提升明显! ● 数据集:某风电场风电功率数据集、电力数据集、风速数据集等 ● 环境框架:python 3.9 pytorch 1.8 及其以上版本均可运行 ...
本期推出一种基于SENet优化的Informer模型,并利用麻雀优化算法优化搜索模型参数,在故障诊断任务上效果显著! ● 数据集:CWRU西储大学轴承数据集(还适用于电能质量扰动信号、脑电信号、一维时间序列等分类任务) ● 环境框架:python 3.9 pytorch 1.8 及其以上版本均可运行 ...