def create_inout_sequences(input_data, tw):
时间: 2023-09-21 20:01:03 浏览: 96
def create_inout_sequences(input_data, tw) 是一个函数,它接受两个参数 input_data 和 tw。
input_data 是输入的数据,可以是一个列表、数组或其他数据结构。该参数表示原始数据,用于生成输入和输出序列。
tw 是一个整数参数,表示时间窗口的大小。时间窗口是用来定义输入序列和输出序列的长度。
该函数的作用是将输入数据 input_data 划分为输入序列和输出序列。输入序列的长度是时间窗口 tw,输出序列的长度是 1。函数返回一个包含输入序列和输出序列的列表。
具体实现时,函数根据时间窗口大小 tw,从输入数据 input_data 中截取连续的 tw 个元素作为一个输入序列,然后将该输入序列的下一个元素作为输出序列的值。这样,每个输入序列都会有一个对应的输出序列。
例如,假设输入数据 input_data 为 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],时间窗口 tw 为 3,则生成的输入序列和输出序列分别为:
输入序列 [1, 2, 3],输出序列 4
输入序列 [2, 3, 4],输出序列 5
输入序列 [3, 4, 5],输出序列 6
输入序列 [4, 5, 6],输出序列 7
输入序列 [5, 6, 7],输出序列 8
输入序列 [6, 7, 8],输出序列 9
输入序列 [7, 8, 9],输出序列 10
最后,将所有生成的输入序列和输出序列存储在列表中并返回。
相关问题
def create_inout_sequences(input_data, input_window ,output_window): inout_seq = [] L = len(input_data) block_num = L - block_len + 1 # total of [N - block_len + 1] blocks # where block_len = input_window + output_window for i in range( block_num ): train_seq = input_data[i : i + input_window] train_label = input_data[i + output_window : i + input_window + output_window] inout_seq.append((train_seq ,train_label)) return torch.FloatTensor(np.array(inout_seq))这段代码什么意思举例说明
这段代码是用来创建输入和输出序列的函数。给定输入数据、输入窗口大小和输出窗口大小,它将返回一个由输入和输出序列组成的列表。
具体来说,函数首先计算出由多少个输入和输出序列组成的块,每个块的大小为输入窗口大小加上输出窗口大小减一。然后,对于每个块,函数将从输入数据中提取输入序列和对应的输出序列,并将它们添加到一个列表中,最终将该列表转换为PyTorch张量并返回。
举个例子,假设我们有以下输入数据:
```
input_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
```
如果我们调用函数并指定输入窗口大小为3,输出窗口大小为2:
```
create_inout_sequences(input_data, 3, 2)
```
那么函数将提取以下输入和输出序列:
```
[(tensor([1., 2., 3.]), tensor([4., 5.])),
(tensor([2., 3., 4.]), tensor([5., 6.])),
(tensor([3., 4., 5.]), tensor([6., 7.])),
(tensor([4., 5., 6.]), tensor([7., 8.])),
(tensor([5., 6., 7.]), tensor([8., 9.])),
(tensor([6., 7., 8.]), tensor([9., 10.]))]
```
其中每个元素都是一个元组,第一个元素是输入序列的张量,第二个元素是对应的输出序列的张量。例如,第一个元组`(tensor([1., 2., 3.]), tensor([4., 5.]))`表示在输入数据中提取了长度为3的输入序列`[1, 2, 3]`,并且对应的输出序列为`[4, 5]`。
def cut_in_sequences(x,seq_len, inc=1):
这是一个用于将序列 x 切分为长度为 seq_len 的子序列的函数,inc 参数表示每次切分的步长,默认为 1。具体实现可以参考以下代码:
```python
def cut_in_sequences(x, seq_len, inc=1):
n = len(x)
res = []
for i in range(0, n - seq_len + 1, inc):
res.append(x[i:i+seq_len])
return res
```
该函数会返回一个列表,其中每个元素都是长度为 seq_len 的子序列。如果 x 的长度不足 seq_len,则返回一个空列表。