第一种编码方式TemporalEmbedding代码如下: classTemporalEmbedding(nn.Module):def__init__(self,d_model,embed_type='fixed',freq='h'):super(TemporalEmbedding,self).__init__()minute_size=4hour_size=24weekday_size=7day_size=32month_size=13Embed=FixedEmbeddingifembed_type=='fixed'elsenn.Embedding...
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...
如果sampler和batch_sampler都为None,那么batch_sampler使用Pytorch已经实现好的BatchSampler,而sampler分两种情况: 若shuffle=True,则sampler=RandomSampler(dataset) 若shuffle=False,则sampler=SequentialSampler(dataset) 如何自定义Sampler和BatchSampler? 仔细查看源代码其实可以发现,所有采样器其实都继承自同一个父类,即S...
Informer模型代码可以使用Python编写,并使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架实现。下面是一个使用PyTorch实现Informer模型的代码示例: ``` import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Encoder(nn.Module): def __init__(self, input_size, d_model, n_heads, e_layers, d_ff...
以下是一个使用PyTorch实现的模型训练示例代码: ```pythonimport torch.optim as optimfrom torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset 定义损失函数和优化器 criterion = torch.nn.MSELoss()optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) 定义数据集 features = torch.randn(1000, seq_len, embed...
本文将对Informer模型的代码进行详细讲解。 我们需要导入相关的Python库。在这个例子中,我们将使用PyTorch库来构建和训练Informer模型。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader ``` 接下来,我们需要定义一个自定义的数据集类,...
I. 前言II. AutoformerIII. 代码3.1 Encoder输入3.1.1 Token Embedding3.1.2 Temporal Embedding 3.2 Decoder输入3.3 Encoder与Decoder3.3.1 初始化3.3.2 Encoder3.3.3 Decoder IV. 实验 I. 前言 前面已经写了很多关于时间序列预测的文章: 深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出(从input输入到Linear输出)PyTorch搭建LST...
1. 细读informer思考+代码系列解读 二. pytorch 基础 2.1 损失函数与反向传播 先是简单的自定义tensor张量去计算loss: import torch from torch.nn import L1Loss from torch import nn inputs = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32) # 自定义的tensor张量, 变成浮点数 ...