pytorch dataloader时间序列

PyTorch的DataLoader可以用于处理时间序列数据。你可以将时间序列数据转化为自定义的Dataset类，该类需要实现__getitem__和__len__方法。然后，你可以使用DataLoader来加载数据，并且可以设置批处理大小、数据打乱等参数。

这是一个使用PyTorch DataLoader处理时间序列数据的示例代码：

# 自定义Dataset类
class SequenceDataset(Dataset):
    def __init__(self, df):
        self.data = df
    
    def __getitem__(self, idx):
        sample = self.data[idx]
        return torch.Tensor(sample['sequence']), torch.Tensor(sample['target'])
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)

# 加载数据
sequences = generate_sequences(norm_df.dcoilwtico.to_frame(), sequence_len, nout,'dcoilwtico')  # 生成时间序列数据
dataset = SequenceDataset(sequences)  # 创建自定义的Dataset实例
train_len = int(len(dataset) * split)
lens = [train_len, len(dataset) - train_len]
train_ds, test_ds = random_split(dataset, lens)  # 划分训练集和测试集
trainloader = DataLoader(train_ds, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, drop_last=True)  # 创建训练数据的DataLoader
testloader = DataLoader(test_ds, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, drop_last=True)  # 创建测试数据的DataLoader

以上代码中，我们首先自定义了一个SequenceDataset类来处理时间序列数据。然后，我们根据需要的训练集和测试集的划分比例，使用random_split函数将数据集划分为两部分。接着，我们分别创建了训练数据集和测试数据集的DataLoader对象，并设置了批处理大小为BATCH_SIZE，同时打乱了数据顺序。

你还可以使用训练过的模型来预测未打乱的数据，然后比较预测结果与真实观察值之间的差异：

def make_predictions_from_dataloader(model, unshuffled_dataloader):
    model.eval()
    predictions, actuals = [], []
    for x, y in unshuffled_dataloader:
        with torch.no_grad():
            p = model(x)
        predictions.append(p)
        actuals.append(y.squeeze())
    predictions = torch.cat(predictions).numpy()
    actuals = torch.cat(actuals).numpy()
    return predictions.squeeze(), actuals