基于pytorch,编写一个自相关系数的代码
时间: 2024-03-10 10:51:12 浏览: 28
下面是基于 PyTorch 实现自相关系数的代码:
```python
import torch
def autocorrelation(x):
# 计算输入张量的自相关系数
# x: 输入张量,shape为 (batch_size, sequence_length, feature_dim)
batch_size, sequence_length, feature_dim = x.shape
# 将输入张量转换为 (batch_size, feature_dim, sequence_length) 的形状
x = x.transpose(1, 2)
# 计算输入张量的均值
mean = torch.mean(x, dim=2, keepdim=True)
# 计算输入张量的方差
var = torch.var(x, dim=2, keepdim=True)
# 对输入张量进行零均值化
x = x - mean
# 计算自相关系数
autocorr = torch.empty(batch_size, feature_dim, sequence_length)
for i in range(sequence_length):
for j in range(i, sequence_length):
corr = torch.sum(x[:, :, i] * x[:, :, j], dim=1, keepdim=False)
autocorr[:, :, j-i] = autocorr[:, :, j-i] + corr
# 归一化自相关系数
autocorr = autocorr / (var * sequence_length)
return autocorr
```
上述代码中,输入张量 `x` 的形状为 `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`,其中 `batch_size` 表示批量大小,`sequence_length` 表示序列长度,`feature_dim` 表示特征维度。首先,将输入张量转换为 `(batch_size, feature_dim, sequence_length)` 的形状,然后计算输入张量的均值和方差,接着对输入张量进行零均值化,然后计算自相关系数。最后,对自相关系数进行归一化,并返回结果。