Temporal Fusion Transformers (以下简称TFT)作为19年谷歌提出的可解释性时序预测的算法模型到现在还是有很强的借鉴意义,原因就在于我们实际工程项目中的时序数据结构复杂,种类繁多,对于不同类型数据特征提取的要求也比较高,所以TFT的算法一方面针对不同类型的输入特征进行了计算处理,同时还加入了可解释性的功能。 模型架构乍
将数据帧包装到TimeSeriesDataset实例中。 将我们的TimeSeriesDataset实例传递给TemporalFusionTransformer. TimeSeriesDataset非常有用,因为它可以帮助我们指定特征是时变的还是静态的。另外,它是TemporalFusionTransformer唯一接受的格式。 让我们创建一个最小的训练数据集来展示 TimeSeriesDataset 的工作原理: import numpy as...
1. 数据预处理 构建模型需要的特征以及模型中要用到的连续的time_idx。 2. 创建数据集和数据加载器 2.1 创建数据集 主要函数 TimeSeriesDataSet():数据帧转换 TimeSeriesDataSet.from_dataset():创建验证集 主要参数 data:带有序列数据的数据帧——每一行都可以用time_idx和group_ids来标识 time_idx:标识时间索引...
从输入开始:分类特征通过嵌入层传递,以密集的形式表示它们,然后送到Transformer块。多层感知器(MLP)接受最终编码输入来产生预测。嵌入维数、每个Transformer块中的注意头数和dropout概率是模型的主要超参数。堆叠多个Transformer块由' num_blocks '超参数控制。 下面是单个Transformer块的实现和整体预测模型: class transform...
This repository contains the source code for the Temporal Fusion Transformer reproduced in Pytorch usingPytorch Lightningwhich is used to scale models and write less boilerplate . In the moment, the model is trained with the Electricity dataset from the paper. However, im currently working on the...
训练Temporal Fusion Transformer[8]。这是一个由牛津大学和谷歌开发的架构,在基准测试中以36-69%的优势击败了亚马逊的DeepAR、 检查验证集上的结果,并解释训练后的模型。 注意:下面的代码只适用于PyTorch Forecasting的0.4.1版本和PyTorch Lightning的0.9.0版本。...
4、通过统一的接口方便模评估：实现了QuantileLoss，SMAPE 等时间序列的损失函数和验证指标，支持Pytorch Lighting 这样可以直接使用早停和交叉验证等训练方法 使用方法也很简单：from pytorch_forecasting import TimeSeriesDataSet, TemporalFusionTransformer# Load and preprocess the datadataset = TimeSeriesDataSet.from_...
# Initialize and train the modelmodel = TemporalFusionTransformer.from_dataset(dataset)trainer.fit(model, dataset.train_dataloader()) # Generate predictionspredictions = model.predict(dataset.test_dataloader()) # Evaluate the modelprint(f'...
from pytorch_forecastingimportTimeSeriesDataSet,TemporalFusionTransformer # Load and preprocess the data dataset=TimeSeriesDataSet.from_csv('data.csv',target='target',time_idx='time',group_ids=['id'])dataset.prepare_training(split_into_train_val_test=[0.8,0.1,0.1])# Initialize and train the mod...
训练Temporal Fusion Transformer[8]。这是一个由牛津大学和谷歌开发的架构,在基准测试中以36-69%的优势击败了亚马逊的DeepAR、 检查验证集上的结果,并解释训练后的模型。 注意:下面的代码只适用于PyTorch Forecasting的0.4.1版本和PyTorch Lightning的0.9.0版本。要在最新的版本中运行,需要进行最小的修改。包含最新代...