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：

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。

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]`。

class SampleDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self): self.sequences = [] self.labels = [] for _ in range(1000): seq = torch.randn(10, 5) label = torch.zeros(2) if seq.sum() > 0: label[0] = 1 else: label[1] = 1 self.sequences.append(seq) self.labels.append(label) def __len__(self): return len(self.sequences) def __getitem__(self, idx): return self.sequences[idx], self.labels[idx]

这段代码定义了一个名为`SampleDataset`的自定义数据集类，用于生成样本数据。数据集包含了1000个序列样本，每个序列包含10个维度为5的随机数。同时，每个序列对应一个标签，标签是一个维度为2的张量。

`__init__`方法初始化了数据集的`sequences`和`labels`列表。通过循环生成1000个序列样本，并根据序列元素的和来确定标签。如果序列元素的和大于0，则标签的第一个维度为1，否则第二个维度为1。然后将序列和标签添加到对应的列表中。

`__len__`方法返回数据集的样本数量。

`__getitem__`方法根据索引值`idx`返回对应的序列和标签。

这个自定义数据集类可以用于构建PyTorch的数据加载器，并在训练模型时使用。