batch_size = 64 input_sequence_length = 12 forecast_horizon = 3 multi_horizon = False
时间: 2023-04-06 10:02:05 浏览: 92
这是一个关于机器学习的问题,我可以回答。batch_size = 64 表示每次训练时使用的样本数量为 64,input_sequence_length = 12 表示输入序列的长度为 12,forecast_horizon = 3 表示预测的时间步长为 3,multi_horizon = False 表示只预测一个时间步长。
相关问题
batch_size, input_size, sequence_size = static.size()
好的,你的问题是:batch_size, input_size, sequence_size = static.size() 的含义是什么?
这行代码的含义是将一个名为 static 的 tensor 的尺寸(size)分别赋值给 batch_size、input_size 和 sequence_size 变量。具体来说,static.size() 返回一个包含三个元素的元组,分别表示 static tensor 的批次数(batch_size)、输入维度(input_size)和序列长度(sequence_size)。
batch_size = input_f.size(0)
这行代码是获取输入数据的 batch size,其中 input_f 是输入数据的张量。在 PyTorch 中,batch size 是指一次训练或推理时,输入数据张量中的样本数量。例如,如果输入数据张量的形状为 [32, 3, 224, 224],则 batch size 为 32,表示一次训练或推理时,模型会处理 32 个大小为 3*224*224 的图片。在这行代码中,input_f.size(0) 返回输入数据张量的第一个维度,即 batch size。