scaler = StandardScaler() data = scaler.fit_transform(data_trainnn) label = list(label_trainnn.values()) label = np.array(label).astype('category')报错 label = np.array(label).astype('category') ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (5,) + inhomogeneous part.

时间: 2023-11-22 07:55:33 浏览: 38
这个错误是因为你将一个含有多个元素的序列赋给了一个数组元素。在这里,你可能需要检查一下 `label_trainnn.values()` 是否返回一个序列,其中每个元素都是一个序列。如果是这样,你需要将 `label_trainnn.values()` 转换为一个一维数组或者一个列表,以便将其作为 `np.array()` 的输入。你可以尝试使用 `np.ravel()` 函数或者 `list()` 函数对 `label_trainnn.values()` 进行转换,例如: ``` label = np.array(label_trainnn.values()).astype('category').ravel() ``` 或者 ``` label = list(label_trainnn.values()) label = np.array(label).astype('category') ``` 这两种方法都可以将 `label_trainnn.values()` 转换为一个一维数组或者一个列表。
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报错 label = label_trainnn.astype('category') AttributeError: 'dict' object has no attribute 'astype',代码# 数据预处理 scaler = StandardScaler() data = scaler.fit_transform(data_trainnn) label = label_trainnn.astype('category')

报错提示中显示 `label_trainnn` 是一个字典对象,而字典对象是没有 `astype` 方法的,所以你不能够将其转换为分类类型。你需要先将字典转换为数组或者列表,然后再进行类型转换。 可以使用 `list()` 函数将字典转换为列表,例如: ``` label = list(label_trainnn.values()) label = np.array(label).astype('category') ``` 或者,如果你只需要字典中的值而不需要对应的键,也可以直接使用 `label_trainnn.values()` 来获取值的列表,例如: ``` label = list(label_trainnn.values()) label = np.array(label).astype('category') ``` 这样就可以将字典中的值转换为分类类型了。

pytorch实现informer

Informer是一种用于时间序列预测的模型,它可以处理多变量和多步预测问题。下面是使用PyTorch实现Informer模型的步骤: 1. 安装依赖库 ```python !pip install torch !pip install tqdm !pip install numpy !pip install pandas !pip install matplotlib !pip install sklearn ``` 2. 导入必要的库 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler ``` 3. 定义Informer模型 ```python class Encoder(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_heads, seq_len): super(Encoder, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_heads = num_heads self.seq_len = seq_len self.multihead_attn = nn.MultiheadAttention(hidden_size, num_heads) self.layer_norm1 = nn.LayerNorm(hidden_size) self.pos_ffn = nn.Linear(hidden_size, hidden_size * 4) self.layer_norm2 = nn.LayerNorm(hidden_size) def forward(self, x): residual = x x = x.permute(1, 0, 2) attn_output, _ = self.multihead_attn(x, x, x) x = self.layer_norm1(residual + attn_output.permute(1, 0, 2)) residual = x x = self.pos_ffn(x) x = F.gelu(x) x = self.pos_ffn(x) x = self.layer_norm2(residual + x) return x class Decoder(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_heads, seq_len): super(Decoder, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_heads = num_heads self.seq_len = seq_len self.masked_multihead_attn = nn.MultiheadAttention(hidden_size, num_heads) self.layer_norm1 = nn.LayerNorm(hidden_size) self.multihead_attn = nn.MultiheadAttention(hidden_size, num_heads) self.layer_norm2 = nn.LayerNorm(hidden_size) self.pos_ffn = nn.Linear(hidden_size, hidden_size * 4) self.layer_norm3 = nn.LayerNorm(hidden_size) def forward(self, x, encoder_output): residual = x x = x.permute(1, 0, 2) attn_output, _ = self.masked_multihead_attn(x, x, x, attn_mask=self._get_mask(x)) x = self.layer_norm1(residual + attn_output.permute(1, 0, 2)) residual = x x = self.multihead_attn(x, encoder_output, encoder_output) x = self.layer_norm2(residual + x) residual = x x = self.pos_ffn(x) x = F.gelu(x) x = self.pos_ffn(x) x = self.layer_norm3(residual + x) return x def _get_mask(self, x): mask = torch.ones(self.seq_len, self.seq_len).to(x.device) mask = torch.tril(mask) return mask class Informer(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size, hidden_size, num_encoder_layers, num_decoder_layers, num_heads, seq_len): super(Informer, self).__init__() self.input_size = input_size self.output_size = output_size self.hidden_size = hidden_size self.num_encoder_layers = num_encoder_layers self.num_decoder_layers = num_decoder_layers self.num_heads = num_heads self.seq_len = seq_len self.encoder_layers = nn.ModuleList() self.decoder_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_encoder_layers): self.encoder_layers.append(Encoder(input_size, hidden_size, num_heads, seq_len)) for i in range(num_decoder_layers): self.decoder_layers.append(Decoder(input_size, hidden_size, num_heads, seq_len)) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): encoder_output = x for encoder_layer in self.encoder_layers: encoder_output = encoder_layer(encoder_output) decoder_output = x[:, -1:, :] for decoder_layer in self.decoder_layers: decoder_output = decoder_layer(decoder_output, encoder_output) output = self.linear(decoder_output[:, -1:, :]) return output ``` 4. 定义数据预处理函数 ```python def prepare_data(data, seq_len, train_ratio): data = data.values scaler = StandardScaler() data = scaler.fit_transform(data) data_x = [] data_y = [] for i in range(len(data) - 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