PatchTST是一种针对时间序列预测任务设计的模型,其核心思想是通过Patch操作将输入的时间序列数据切分成多个块,然后利用Transformer模型对这些块进行编码和预测。以下是对PatchTST代码的详细讲解: 1. PatchTST代码的整体功能 PatchTST代码的主要功能是实现时间序列数据的Patch切分,并通过Transformer模型对切分后的数据进行编码...
我们发现从执行train()函数开始,途经Patch TST类、PatchTST_backbone类、到做Normalization方法,这个过程数据维度一直没变,是[batch_size,channel,seq_len] 执行到PatchTST_backbone.py的unfold()方法时,此时维度发生变化,变为:[batch_size,channel,patch_num,patch_len],代码如下所示,经过这一步完成了数据的切分 ...
x = self.padding_patch_layer(x)#进行填充以免过界 x = x.unfold(dimension=-1, size=self.patch_len, step=self.stride) #它提取滑动窗口。这里在最后一个维度(dimension=-1,即 seq 维度)上提取大小为 patch_len 的滑动窗口,并以 stride 为步长进行滑动。 #结果张量的形状将变为 (B, N, new_seq, ...
PatchTST_backbone部分整体代码如下,z为输入,形状为[bs, nvars, seq_len],即为batch,特征维度,输入时长。通过阅读其forward函数来说明数据流向 classPatchTST_backbone(nn.Module):def__init__(self,c_in:int,context_window:int,target_window:int,patch_len:int,stride:int,max_seq_len:Optional[int]=1024,...
Patch TST与Transformer输入特征的对比 01. Transformer的数据输入维度 02. Patch TST的数据输入维度 核心代码解读 前言 Patch TST发表于ICLR23,其优势在于保留了局部语义信息;更低的计算和内存使用量;模型可以关注更长的历史信息,Patch TST显著提高了时序预测的准确性,Patch可以说已成为时序模型的基本操作。我在先前的...