上边的5会不会太小了，需要很大

样本序列长度的选择需要根据具体的问题和数据特征进行合理的选择。如果样本序列长度太短，可能无法包含足够的信息，而过长的序列可能会导致计算复杂度过高，从而影响模型的训练效果和效率。

对于 TCN 网络来说，它的设计初衷就是能够处理长序列数据，因此较长的序列长度是可以被接受的。但是，具体的序列长度需要根据数据特征和计算资源等条件进行合理的选择。

在实际应用中，可以通过交叉验证等方法来寻找最优的序列长度。同时，也可以考虑使用一些数据预处理技术，例如滑动窗口、特征提取等方法，来提高数据的表达能力和降低计算复杂度。

相关问题

Select大视图里的一小部分会不会很浪费

如果只需要使用Select大视图的一小部分，那么它可能会浪费一些资源。这是因为Select大视图是一个完整的数据集，可能包含大量数据，而只使用其中一小部分可能会浪费大量的内存和处理时间。在这种情况下，使用更小的数据集或选择性地加载数据可能会更有效率。

接口并发很高用分布式锁效率会不会太低

使用分布式锁的确会带来额外的开销，但这并不代表效率会变得太低。分布式锁的使用可以保证数据的一致性，防止出现数据竞争等问题，对于高并发的接口来说是非常必要的。对于分布式锁的效率问题，可以通过优化锁的实现方式、锁的粒度、锁的超时时间等措施来减少对应用性能的影响。此外，也可以考虑使用更高效的分布式锁实现，如基于 Redis 的分布式锁等。总之，对于高并发的接口来说，使用分布式锁是必要的，需要在实际应用中根据实际情况进行优化。