TimeSeriesDataSet用法
时间: 2023-06-07 14:06:51 浏览: 289
TimeSeriesDataSet是PyTorch的一个类,用于处理时间序列数据的数据集。它提供了将时间序列数据转换为可供神经网络使用的形式的方法。可以使用TimeSeriesDataSet来预处理和组织时间序列数据,并将其传入神经网络中进行训练。
使用TimeSeriesDataSet时,需要先将时间序列数据转换成Tensor类型,然后将Tensor数据传给TimeSeriesDataSet类的构造函数。构造函数还需要指定window_size和target_size来定义滑动窗口的大小和目标输出的大小。一旦创建了TimeSeriesDataSet实例,可以使用它来生成数据加载器并准备进行训练。
以下是一个简单的例子:
```
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from ts_dataset import TimeSeriesDataSet
# 加载数据集的代码,返回一个numpy array
data = load_time_series_data()
tensor_data = torch.Tensor(data)
dataset = TimeSeriesDataSet(tensor_data, window_size=10, target_size=1)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
# 在模型中使用dataloader进行训练
```
通过使用TimeSeriesDataSet和DataLoader来处理时间序列数据,可以轻松地为神经网络构建一个高效的训练流程。
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