train_set = ETTHour(df, "train", seq_len=seq_len, label_len=label_len, pred_len=pred_len) val_set = ETTHour(df, "val", seq_len=seq_len, label_len=label_len, pred_len=pred_len) test_set = ETTHour(df, "test", seq_len=seq_len, label_len=label_len, pred_len=pred_len) ...
seq_len是endocer的输入序列长度,label_len+pred_len 构成了decoder的输入序列,label_len可以当作pred_len的先验。 2022-12-26 回复2 lingwei 以英语翻译成德语的翻译任务做类比, encoder输入为英语, decoder输入为德语, decoder解码成德语的时候, 输入包含两部分, 一部分是英语的embedding, 另一部分是已...
checkpoints:模型最终保存的位置 seq_len:输入encoder 的序列长度 label_len: 输入decoder 的已知序列长度 pred_len:输入decoder 的待预测序列长度,Informer decoder input: concat[start token series(label_len), zero padding series(pred_len)],informer的特色之一 enc_in:输入 encoder的序列维度(实质上为数据集...
--label_len:Informer解码器的起始令牌长度。 --pred_len:预测序列长度。 --d_model:模型尺寸。 --n_heads:注意力头数。 --e_layers:编码器层数。 --d_layers:解码器层数。 --d_ff:前馈神经网络尺寸。 --factor:概率稀疏因子。 --dropout:dropout概率。 --attn:编码器中使用的注意力机制,可以设置为pro...
label_len:表示输入decoder中的token的长度,这里设置为10,即通过前10个真实值来辅助decoder进行预测。 pred_len:表示预测序列的长度,这里设置为5,即表示预测后5个时刻的序列值。 enc_in:表示encoder的输入维度,这里设置为5,因为我们用到了开高低收以及成交量5个特征。
label_len:表示输入decoder中的token的长度,这里设置为10,即通过前10个真实值来辅助decoder进行预测。 pred_len:表示预测序列的长度,这里设置为5,即表示预测后5个时刻的序列值。 enc_in:表示encoder的输入维度,这里设置为5,因为我们用到了开高低收以及成交量5个特征。 dec_in:表示decoder的输入维度,同enc_in。
label_len:Informer解码器的起始标记长度(默认为48) pred_len:预测序列长度(默认为24) enc_in:编码器输入大小(默认为7) dec_in:解码器输入大小(默认为7) c_out:输出大小(默认为7) d_model:模型的尺寸(默认为512) n_heads:头数(默认为8) e_layers:编码器层数(默认为2) ...
label_len:表示输入decoder中的token的长度,这里设置为10,即通过前10个真实值来辅助decoder进行预测。 pred_len:表示预测序列的长度,这里设置为5,即表示预测后5个时刻的序列值。 enc_in:表示encoder的输入维度,这里设置为5,因为我们用到了开高低收以及成交量5个特征。
label_len int 可以裂解为更高的权重占比的部分要小于seq_len pred_len int 预测未来多少个时间点的数据 enc_in int 你数据有多少列,要减去时间那一列,这里我是输入8列数据但是有一列是时间所以就填写7 dec_in int 同上 c_out int 这里有一些不同如果你的features填写的是M那么和上面就一样,如果填写的...
label_len:Informer解码器的起始标记长度(默认为48) pred_len:预测序列长度(默认为24) enc_in:编码器输入大小(默认为7) dec_in:解码器输入大小(默认为7) c_out:输出大小(默认为7) d_model:模型的尺寸(默认为512) n_heads:头数(默认为8) e_layers:编码器层数(默认为2) ...