如何调用pytorch-ts中的LSTNet,输入有什么要求

要使用PyTorch-TS中的LSTNet，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 安装PyTorch-TS库，你可以使用以下命令来安装它：

pip install pytorch-ts

2. 导入需要使用的模块：

from pytorch_ts.models import LSTNet

3. 创建LSTNet模型：

input_dim = 10
output_dim = 1
seq_len = 24
batch_size = 16
hist_len = 24 * 7
num_channels = [64, 64, 64, 64, 64]
conv_kernel_size = [6, 5, 5, 5, 5]
skip_size = [24, 24, 24, 24, 24]
ar_window = 24 * 7
lstm_layers = 1
lstm_hidden_size = 128
dropout_prob = 0.2

lstnet = LSTNet(
    input_dim=input_dim,
    output_dim=output_dim,
    seq_len=seq_len,
    batch_size=batch_size,
    hist_len=hist_len,
    num_channels=num_channels,
    conv_kernel_size=conv_kernel_size,
    skip_size=skip_size,
    ar_window=ar_window,
    lstm_layers=lstm_layers,
    lstm_hidden_size=lstm_hidden_size,
    dropout_prob=dropout_prob
)

4. 将输入数据转换为PyTorch张量，并传递给模型：

import torch

# 生成随机数据作为示例
input_data = torch.randn(batch_size, seq_len, input_dim)

output = lstnet(input_data)

print("Output shape: ", output.shape)

在使用LSTNet模型时，输入数据应具有以下形状：

- `(batch_size, seq_len, input_dim)`，其中`batch_size`是批处理大小，`seq_len`是序列长度，`input_dim`是输入维度。

此外，模型的其他参数也需要根据数据进行适当调整。