TCN 多输入特征 Python代码

TCN (Temporal Convolutional Network) 是一种深度学习模型，特别适用于处理时间序列数据，它通过堆叠卷积块并添加跳连接来捕捉长期依赖性。对于多输入特征的处理，你可以创建多个独立的 TCN 分支，每个分支处理一个输入，然后将它们的结果合并。

下面是一个简单的 Python 示例，使用 Keras 库（假设你已经有了 TensorFlow 或 TensorFlow 2 后台支持）：

from tensorflow.keras.layers import Input, Conv1D, Add, Reshape
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义单个TCN层
def create_tcn(input_shape, filters, kernel_size, dropout_rate):
    inputs = Input(shape=input_shape)
    x = Conv1D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, padding='causal')(inputs)
    x = Dropout(dropout_rate)(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)

    # 使用Reshape将多通道输出扁平化
    x = Reshape((-1, filters))(x)

    return inputs, x

# 假设你有三个输入特征，分别对应 input_shapes = [(None, feature1_length), (None, feature2_length), (None, feature3_length)]
input1, tcn1 = create_tcn(input_shape=input_shapes[0], ... )
input2, tcn2 = create_tcn(input_shape=input_shapes[1], ... )
input3, tcn3 = create_tcn(input_shape=input_shapes[2], ... )

# 合并所有分支
merged = Add()([tcn1, tcn2, tcn3])

# 可能还需要一些其他的变换或全连接层，这里简化了示例
output = Dense(units=your_output_dim)(merged)

# 创建最终模型
model = Model(inputs=[input1, input2, input3], outputs=output)

这个例子中，我们为每个输入创建了一个独立的 TCN 模块，并在最后将它们的输出通过 `Add` 层相加。你需要根据实际的输入形状、过滤器数、卷积核大小等调整参数。