pred_len:,:], attns else: return dec_out[:,-self.pred_len:,:] # [B, L, D] InformerStack是在Encoder部分使用多个replicas的模型。 class InformerStack(nn.Module): def __init__(self, enc_in, dec_in, c_out, seq_len, label_len, out_len, factor=5, d_model=512, n_heads=8, ...
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...
seq_len:表示输入encoder的序列长度,这里设置为20。 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...
--seq_len:Informer编码器的输入序列长度。 --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。 --...
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(实质上为数据集总列数-1,刨除掉标签列) ...
[:,-self.pred_len:,:], attns else: return dec_out[:,-self.pred_len:,:] # [B, L, D] class InformerStack(nn.Layer): def __init__(self, enc_in, dec_in, c_out, seq_len, label_len, out_len, factor=5, d_model=512, n_heads=8, e_layers=[3,2,1], d_layers=2, d...
parser.add_argument('--label_len'): 训练样本(含标签样本)序列长度(模型里先验知识) parser.add_argument('--pred_len'):预测样本序列长度 parser.add_argument('--enc_in'): 输入样本数据维度/输入编码器的样本大小(比如csv训练数据有多少列)
seq_len:表示输入encoder的序列长度,这里设置为20。 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...
self.seq_len = 24 * 4 * 4 self.label_len = 24 * 4 self.pred_len = 24 * 4 else: self.seq_len = size[0] self.label_len = size[1] self.pred_len = size[2] # init assert flag in ['train', 'test', 'val'] type_map = {'train': 0, 'val': 1, 'test': 2} ...
seq_len:表示输入encoder的序列长度,这里设置为20。 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...