时间序列数据batch

时间序列数据batch是指将时间序列数据按照一定的批量大小进行划分，每个批量包含多个子序列，每个子序列包含连续的一段时间序列数据。在深度学习中，为了提高训练效率和减少内存占用，通常会将时间序列数据划分成多个batch进行训练。在每个batch中，可以随机选择一些子序列，以增加模型的泛化能力。同时，也可以通过调整batch大小来平衡模型的训练速度和准确性。在实际应用中，时间序列数据batch的大小通常根据具体问题和计算资源进行调整。