然后,我们需要构建一个模型,将注意力机制与其他层结合起来。 classTimeSeriesModel(nn.Module):def__init__(self,input_dim):super(TimeSeriesModel,self).__init__()self.attention=Attention(input_dim)self.fc=nn.Linear(input_dim,1)# 输出层defforward(self,x):context=self.attention(x)output=self.fc...
importtorchimporttorch.nnasnnclassTimeSeriesModel(nn.Module):def__init__(self,input_size):super(TimeSeriesModel,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(input_size,64)# 第一个全连接层self.fc2=nn.Linear(64,32)# 第二个全连接层self.fc3=nn.Linear(32,1)# 输出层defforward(self,x):x=torch...
3、提供各种数据预处理工具来处理常见的时间序列任务，包括：缺失值输入、缩放、特征提取和滚动窗口转换等。除了一些数据的预处理的工具外，还提供了一个名为 TimeSeriesDataSet 的Pytorch的DS，这样可以方便的处理时间序列数据。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，...
def one_step_forecast(model, history): ''' model: PyTorch model object history: a sequence of values representing the latest values of the time series, requirement -> len(history.shape) == 2 outputs a single value which is the prediction of the next value in the sequenc...
# Load and preprocess the datadataset = 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 t...
除了一些数据的预处理的工具外,还提供了一个名为 TimeSeriesDataSet 的Pytorch的DS,这样可以方便的处理时间序列数据。 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 ...
高级别的API大大降低了用户的工作量,因为用户不需要具备如何使用PyTorch准备训练数据集的具体知识。TimeSeriesDataSet类负责处理变量转换、缺失值、随机子抽样、多历史长度等问题。你只需要提供pandas数据框架并指定模型应该从哪些变量中学习。 BaseModel类提供了通用的可视...
https://zh.gluon.ai/chapter_recurrent-neural-networks/lang-model.html 翻译自: https://stackabuse.com/seaborn-library-for-data-visualization-in-python-part-1/ https://stackabuse.com/time-series-prediction-using-lstm-with-pytorch-in-python/ ...
defplot_time_series_class(data, class_name, ax, n_steps=10):"""param data:数据 param class_name: 不同心跳类名 param ax:画布"""time_series_df=pd.DataFrame(data)#平滑时间窗口smooth_path =time_series_df.rolling(n_steps).mean()#路径偏差path_deviation = 2 *time_series_df.rolling(n_st...
本文使用的数据来自于Kaggle:Store Sales - Time Series Forecasting,其中train.csv中有54个商店从13年1月1日到17年8月15日的各商品销售数据。 由于我们是进行时间序列预测,首先对原始数据进行处理,我们不需要每天各个商品的销售额,只需要各商店每天的总销售额即可。这部分代码较为简单就不列出,只需要按照日期以及种...