singlestep和multistep具体指？

Single-step和Multi-step通常用于描述时间序列预测模型。

Single-step预测模型是指在每个时间步长，模型只预测一个未来时间步的值，也就是说，模型只能从当前时间步预测下一个时间步的值，而不能预测多个未来时间步的值。

Multi-step预测模型是指在每个时间步长，模型可以预测多个未来时间步的值。例如，模型可以从当前时间步预测未来10个时间步的值，或者从当前时间步预测未来30个时间步的值。

因此，Single-step和Multi-step主要区别在于模型可以预测的未来时间步的数量。

相关问题

dpm_solver.py中这些 DPM_Solver noise_prediction_fn data_prediction_fn model_fn get_time_steps get_orders_and_timesteps_for_singlestep_solver denoise_to_zero_fn dpm_solver_first_update singlestep_dpm_solver_second_update singlestep_dpm_solver_third_update multistep_dpm_solver_second_update multistep_dpm_solver_third_update singlestep_dpm_solver_update multistep_dpm_solver_update dpm_solver_adaptive interpolate_fn expand_dims fn概念介绍，相互间关联

这些概念都是在CSDN开发的ChitGPT中的dpm_solver.py文件中出现的。

- DPM_Solver：这是一个类，实现了动态过程建模（Dynamic Process Modeling）求解器的功能。它接受一些参数（如时间步长，噪声预测函数，数据预测函数等），并使用这些参数对给定的时间序列数据进行建模。

- noise_prediction_fn：这是一个函数，用于预测时间序列数据中的噪声。

- data_prediction_fn：这是一个函数，用于预测时间序列中的未来数据。

- model_fn：这是一个函数，用于构建时间序列数据的模型。

- get_time_steps：这是一个函数，用于获取时间步长。

- get_orders_and_timesteps_for_singlestep_solver：这是一个函数，用于获取单步求解器的顺序和时间步长。

- denoise_to_zero_fn：这是一个函数，用于将时间序列数据中的噪声去除。

- dpm_solver_first_update：这是一个函数，用于进行第一次更新动态过程建模求解器。

- singlestep_dpm_solver_second_update：这是一个函数，用于进行单步求解器的第二次更新。

- singlestep_dpm_solver_third_update：这是一个函数，用于进行单步求解器的第三次更新。

- multistep_dpm_solver_second_update：这是一个函数，用于进行多步求解器的第二次更新。

- multistep_dpm_solver_third_update：这是一个函数，用于进行多步求解器的第三次更新。

- singlestep_dpm_solver_update：这是一个函数，用于进行单步求解器的更新。

- multistep_dpm_solver_update：这是一个函数，用于进行多步求解器的更新。

- dpm_solver_adaptive：这是一个函数，用于自适应地构建动态过程建模模型。

- interpolate_fn：这是一个函数，用于插值。

- expand_dims：这是一个函数，用于扩展数据的维度。

- fn：这是一个函数，用于在多个函数之间切换。

这些函数和类相互关联，一起实现了动态过程建模求解器的功能。其中，DPM_Solver是主要的类，其他函数则是该类的辅助函数。