edge_index, edge_attr = self._create_edges(self.n_node) sequences = self._create_sequences(data_scaled, self.n_node, n_window, edge_index, edge_attr) return sequences def _create_edges(self, n_node): edge_index = torch.zeros((2, n_node**2), dtype=torch.long) edge_attr = to...
sequences = self._create_sequences(data_scaled, self.n_node, n_window, edge_index, edge_attr) return sequences def _create_edges(self, n_node): edge_index =torch.zeros((2, n_node**2), dtype=torch.long) edge_attr = torch.zeros((n_node**2, 1))num_edges= 0 for i in range(...
# SimpleRNN层有16个神经元,input_shape指定输入数据的形状,return_sequences=False表示只返回输出序列的最后一个输出# activation="relu"指定激活函数为ReLU# 添加一个全连接层rnn.add(Dense(1))# 输出层只有一个神经元,用于最终的预测# 添加一个激活函数层rnn.add(Activation("sigmoid"))# 使用sigmoid激活函数,...
在pytorch 中,是用的 torch.nn.utils.rnn 中的 pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence 来处理变长序列,前者可以理解为对 padded 后的 sequence 做 pack(打包/压紧),也就是去掉 padding 位,但会记录每个样本的有效长度信息;后者是逆操作,对 packed 后的 sequence 做 pad,恢复到相同的长度。 defpack_p...
model.add(LSTM(32, return_sequences=True, input_shape=(timesteps, data_dim+14))) model.add(LSTM(32, return_sequences=True)) model.add(LSTM(32)) model.add(Dense(10, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', ...
return_tensors:返回数据的类型,可选’tf’,‘pt’, ‘np’ ,分别表示tf.constant, torch.Tensor或np.ndarray类型。 return_token_type_ids:默认返回token_type_id(属于哪个句子)。 return_attention_mask:默认返回attention_mask(是否参与attention计算)。
# Get current sequencesequence = df[i:i+tw].values# Get values right after the current sequencetarget = df[i+tw:i+tw+pw][target_columns].valuesdata[i] = {'sequence': sequence, 'target': target}return data 这样我们就可以在PyT...
return torch.Tensor(sequence), torch.Tensor(label) def create_inout_sequences(input_data, tw, pre_len, config): # 创建时间序列数据专用的数据分割器 inout_seq = [] L = len(input_data) for i in range(L - tw): train_seq = input_data[i:i + tw] ...
1train_window=1223defcreate_inout_sequences(input_data,tw):4inout_seq =[]5L =len(input_data)6foriinrange(L-tw):7train_seq = input_data[i:i+tw]8train_label = input_data[i+tw:i+tw+1]9inout_seq.append((train_seq,train_label))10returninout_seq1112train_inout_seq = create_inout...
data[i]={'sequence':sequence,'target':target}returndata 这样我们就可以在PyTorch中使用Dataset类自定义数据集 代码语言:javascript 复制 classSequenceDataset(Dataset):def__init__(self,df):self.data=df def__getitem__(self,idx):sample=self.data[idx]returntorch.Tensor(sample['sequence']),torch.Tens...