stgcn的输入输出是什么？

STGCN 的输入是一个时空图，具体来说，就是一个邻接矩阵和一系列的时空特征矩阵。其中邻接矩阵描述了空间位置之间的连接关系，时空特征矩阵则描述了每个位置在不同时间点的特征。在输入时，邻接矩阵和时空特征矩阵被合并成一个大的特征矩阵，然后被送入神经网络进行处理。

STGCN 的输出通常是对时空数据的预测或分类，具体取决于具体的任务。例如，在城市交通流量预测任务中，输出可能是未来某个时间段内的交通流量预测结果；在气象数据分类任务中，输出可能是某个时间点的气象数据所属的类别。

需要注意的是，STGCN 通常需要通过多层的卷积层和池化层进行特征提取和降维等操作，最终再通过全连接层输出预测结果。因此，STGCN 的输出通常是一个向量或矩阵，而非一个图。

相关问题

stgcn加transformer

STGCN加Transformer是一种结合了STGCN（Spatio-Temporal Graph Convolutional Network）和Transformer的模型。STGCN是一种用于处理时空图数据的卷积神经网络，它可以对多维时间序列数据进行建模和预测。而Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，主要用于处理序列数据的建模和生成。

在STGCN加Transformer的结构中，首先将输入数据x进行扩展，使其满足STGCN的输入要求，即维度为(batch_size, seq_len, num_nodes, in_channels=1)。扩展操作可以通过unsqueeze函数来实现，即x = x.unsqueeze(3)。

接下来，将扩展后的输入x作为STGCN的输入，利用STGCN的卷积操作在时空图上进行特征提取和传播。STGCN的输入包括维度大小为(batch_size, seq_len, num_nodes, in_channels)的数据x，图的邻接矩阵edge_index，以及边权重矩阵edge_weight（可选）。

然后，将STGCN的输出作为Transformer的输入。Transformer模型中的自注意力机制可以用来学习输入序列中不同位置的依赖关系，以及在不同时间步之间的依赖关系。通过多层Transformer的堆叠和位置编码，可以对序列数据进行更全局、更灵活的建模。CSWin Transformer是一种在视觉任务上应用了Transformer的变体模型，它通过优化全局自注意力的计算成本和局部自注意力的交互域限制来提高模型性能。

综上所述，STGCN加Transformer是一种结合了STGCN和Transformer的模型，可以用于处理时空图数据的建模和预测，并通过自注意力机制进行全局和局部信息的交互。这种结合模型的特点是综合了STGCN和Transformer的优势，具有更强的表达能力和建模能力。

stgcn视频无法显示

引用中提到，每一个ST-GCN块可以看作是输入 -> GCN -> TCN -> 输出的过程。引用中介绍了整个网络的输入是一个（N,C,T,V,M）的张量，其中N表示批量大小，C表示输入数据的通道数量，T表示一个视频的帧数，V表示获取的节点数，M表示限定的最大人数。根据forward函数的代码，可以看出视频数据经过一系列的处理后，进行图卷积和时间卷积运算，最后得到预测结果。

但是，关于ST-GCN视频无法显示的问题，根据提供的引用内容并没有直接说明原因。可能原因包括但不限于以下几种：
1. 视频数据格式不正确：请确保视频数据符合预期的输入格式，即（N,C,T,V,M）的张量。
2. 数据预处理错误：在代码中有可能对视频数据进行了预处理操作，需要检查代码中的数据预处理步骤是否正确。
3. 模型配置错误：请确保模型配置文件（infer_cfg.yml）中的参数设置正确，特别是与输入数据相关的参数。
4. 模型文件缺失或损坏：请确保模型文件（STGCN.onnx、STGCN.pdiparams、STGCN.pdiparams.info、STGCN.pdmodel）完整且没有损坏。

建议您逐步检查数据、代码和模型文件，以确保每个步骤正确无误。如果问题仍然存在，请提供更多的细节或代码片段，以便能够更好地帮助您解决问题。