一个时间集time(300,30,1),里面的标准的时间戳2013-12-02 15:00:00,将其转换为浮点类型张量
时间: 2024-03-28 07:41:59 浏览: 16
如果你要将时间戳`2013-12-02 15:00:00`转换为浮点类型张量,可以按照以下步骤进行:
1. 将时间戳转换为datetime类型:
```python
import datetime
time_list = [datetime.datetime.strptime('2013-12-02 15:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')]
```
2. 计算时间间隔并转换为浮点数:
```python
time_interval = [(time_list[i+1] - time_list[i]).total_seconds() for i in range(len(time_list)-1)]
time_tensor = tf.convert_to_tensor(time_interval, dtype=tf.float32)
```
其中,time_interval是一个包含每个时间间隔的列表,time_tensor是转换后的浮点类型张量。这里使用了tensorflow的convert_to_tensor函数将列表转换为张量,也可以使用numpy的array函数进行转换。
相关问题
pytorch代码,将标准时间戳2013-12-02 15:00:00格式的时间列编码为一个固定长度的向量,并将其与特征向量堆叠在一起,作为模型的输入
可以将标准时间戳2013-12-02 15:00:00格式的时间列编码为一个固定长度的向量,可以采用以下步骤:
1. 将时间戳转换为Python中的datetime对象,方便后续处理。
2. 从datetime对象中提取出需要的时间信息,如年份、月份、日期、小时等。将这些信息转换为数字形式,方便后续处理。
3. 定义一个Embedding层,将时间信息映射到一个固定长度的向量。可以根据实际情况设定向量的维度大小。
4. 将特征向量和时间向量堆叠在一起,作为模型的输入。可以使用torch.cat()函数实现堆叠。
以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
from datetime import datetime
# 假设时间列包含标准时间戳和特征向量维度为10
timestamps = ['2013-12-02 15:00:00', '2013-12-02 16:00:00', '2013-12-02 17:00:00']
features = torch.randn(3, 10)
# 定义Embedding层
embedding = nn.Embedding(24, 4) # 将每个小时映射为一个4维向量
# 将时间戳转换为向量
time_vectors = []
for timestamp in timestamps:
dt = datetime.strptime(timestamp, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
hour = dt.hour
hour_embed = embedding(torch.tensor(hour))
time_vectors.append(hour_embed)
time_vectors = torch.stack(time_vectors)
# 将时间向量和特征向量堆叠在一起
input_tensor = torch.cat([time_vectors, features], dim=1)
# input_tensor的形状为[3, 14],其中时间向量长度为4,特征向量长度为10
```
在这个示例代码中,时间列包含3个标准时间戳,它们被存储在一个字符串列表中。首先,我们定义了一个Embedding层,将每个小时映射为一个4维向量。然后,我们遍历时间戳列表,并将每个时间戳转换为一个datetime对象。我们从datetime对象中提取出小时信息,并使用Embedding层将其映射为一个固定长度的向量。最后,我们使用torch.stack()函数将这些向量堆叠起来,形成一个二维张量。最后,我们使用torch.cat()函数将时间向量和特征向量堆叠在一起,形成输入张量。
标准时间戳2013-12-02 15:00:00到2015-12-02 15:00:00的一个时间集(2289,30,1),格式为ndarray,将其编码为一个固定长度的向量,并将其与特征向量堆叠在一起,作为模型的输入
可以将标准时间戳集编码为一个固定长度的向量,可以采用以下步骤:
1. 将时间戳转换为Python中的datetime对象,方便后续处理。
2. 从datetime对象中提取出需要的时间信息,如年份、月份、日期、小时等。将这些信息转换为数字形式,方便后续处理。
3. 定义一个Embedding层,将时间信息映射到一个固定长度的向量。可以根据实际情况设定向量的维度大小。
4. 将时间向量和特征向量堆叠在一起,作为模型的输入。可以使用numpy.concatenate()函数实现堆叠。
以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from datetime import datetime, timedelta
# 假设时间集包含标准时间戳和特征向量维度为10
timestamps = np.array([[[t.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')] for t in np.arange(datetime(2013, 12, 2, 15), datetime(2015, 12, 2, 15), timedelta(hours=1))]], dtype=object)
features = torch.randn(2289, 10)
# 定义Embedding层
embedding = nn.Embedding(24, 4) # 将每个小时映射为一个4维向量
# 将时间戳转换为向量
time_vectors = []
for i in range(timestamps.shape[0]):
t_list = timestamps[i]
t_vectors = []
for j in range(timestamps.shape[1]):
dt = datetime.strptime(t_list[j][0], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
hour = dt.hour
hour_embed = embedding(torch.tensor(hour))
t_vectors.append(hour_embed)
t_vectors = torch.stack(t_vectors, dim=0)
time_vectors.append(t_vectors)
time_vectors = torch.stack(time_vectors, dim=0)
# 将时间向量和特征向量堆叠在一起
input_tensor = np.concatenate((time_vectors.numpy(), features.numpy()), axis=2)
# input_tensor的形状为[2289, 30, 14],其中时间向量长度为4,特征向量长度为10
```
在这个示例代码中,时间集包含从2013年12月2日15:00:00到2015年12月2日15:00:00之间的所有时间戳。我们首先将这些时间戳转换为一个三维的ndarray,其中第一维表示时间戳的个数,第二维表示每个时间戳中包含的时间信息的个数,第三维表示每个时间信息的长度。接着,我们定义了一个Embedding层,将每个小时映射为一个4维向量。然后,我们遍历时间戳列表,将每个时间戳转换为一个datetime对象,并从datetime对象中提取出小时信息。我们使用Embedding层将小时信息映射为一个固定长度的向量。然后,我们使用torch.stack()函数将这些向量堆叠起来,形成一个三维张量。最后,我们使用numpy.concatenate()函数将时间向量和特征向量堆叠在一起,形成输入张量。