num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size # 定义TCN的层 self.tcn_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_layers): dilation = 2 ** i # 逐层加大扩张系数 in_channels = input_size if i == 0 else hidden_size out_channels = hidden_...
classTemporalConvNet(nn.Module): def__init__(self, num_inputs, num_channels, kernel_size=2, dropout=0.2): super(TemporalConvNet, self).__init__() """ :param num_inputs: int, 输入通道数或者特征数 :param num_channels: list, 每层的hidden_channel数. 例如[5,12,3], 代表有3个block...
在这个示例中,TemporalConvNet类的构造函数接受输入维度和输出维度作为参数,并允许通过num_channels参数来设置卷积层的数量(即层数)和每层的通道数。kernel_size参数用于设置卷积核的高度,而dropout参数则用于防止过拟合。
num_inputs就是输入数据的通道数,一般就是1; num_channels应该是个列表,其他的np.array也行,比方说是[2,1]。那么整个TCN模型包含两个TemporalBlock,第一个TemporalBlock会把模型的通道从1变成2,然后第二个会把通道数从2变成1. 没了,整个TCN挺简单的,如果之前学过PyTorch和图像处理的一些内容,然后用TCN来上手...
__init__() layers = [] num_levels = len(num_channels) for i in range(num_levels): dilation_size = 2 ** i in_channels = num_inputs if i == 0 else num_channels[i-1] out_channels = num_channels[i] layers += [TemporalBlock(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,...
在这个代码中,我们定义了一个TCN类,继承自nn.Module。我们可以通过调整num_inputs、num_channels、kernel_size和dropout这些参数来配置模型。 步骤3:准备数据集 在训练TCN模型之前,我们需要准备好数据集。这里假设我们有一个时间序列数据集X,每个样本有多个时间步长和多个特征。
就是num_inputs就是输入数据的通道数,一般就是1; num_channels应该是个列表,其他的np.array也行,比方说是[2,1]。那么整个TCN模型包含两个TemporalBlock,整个模型共有4个卷积层,第一个TemporalBlock的两个卷积层的膨胀系数dilation=20=1dilation=20=1,第二个TemporalBlock的两个卷积层的膨胀系数是dilation=21=...
def __init__(self, input_size, num_channels, kernel_size=2, dropout=0.2): # input_size : 输入的预期特征数 # num_channels: 通道数 # kernel_size: 卷积核大小 super(TCNEncoder, self).__init__() self._input_size = input_size
nr_input_channels和nr_output_channels这两个变量取决于该层在网络中的位置。第一层是nr_input_channels = input_size,最后一层是nr_output_channels = output_size。所有其他层将使用由num_filters提供的中间通道号。 因果卷积 对于因果关系,对于{0,…,input_length - 1}中的每一个i,输出序列的第i个元素可...
__init__() layers = [] num_levels = len(num_channels) # 残差块的数量 for i in range(num_levels): dilation_size = 2 ** i # 扩张因子,以指数方式增长 in_channels = input_size if i == 0 else num_channels[i - 1] # 输入通道数 out_channels = num_channels[i] # 输出通道数 ...