multistep_preds = torch.zeros(T) multistep_preds[: n_train + tau] = x[: n_train + tau] for i in range(n_train + tau, T): multistep_preds[i] = net( multistep_preds[i - tau:i].reshape((1, -1)))的作用

这段代码的作用是用一个神经网络（net）来预测一个时间序列数据的未来值。具体来说，这个时间序列的长度为T，前n_train个数据点被用来训练神经网络，tau是一个时间步长，表示未来预测值的时间距离当前时间的步长。

在这段代码中，首先创建了一个长度为T的空tensor multistep_preds，前n_train + tau个数据点被初始化为时间序列的前n_train + tau个真实值。接着，从n_train + tau个数据点开始，每一个时间步（i）都用之前tau个时间步的multistep_preds作为输入，通过神经网络net来预测未来的值，将这个预测值存储到multistep_preds中。最终，multistep_preds中存储的就是整个时间序列的预测值。

相关问题

def get_rolling_window_multistep(forecasting_length, interval_length, window_length, features, labels): output_features = np.zeros((1, features.shape[0], window_length)) output_labels = np.zeros((1, 1, forecasting_length)) if features.shape[1] != labels.shape[1]: assert 'cant process such data' else: output_features = np.zeros((1, features.shape[0], window_length)) output_labels = np.zeros((1, 1, forecasting_length)) for index in tqdm.tqdm(range(0, features.shape[1]-interval_length-window_length-forecasting_length+1), desc='data preparing'): output_features = np.concatenate((output_features, np.expand_dims(features[:, index:index+window_length], axis=0))) output_labels = np.concatenate((output_labels, np.expand_dims(labels[:, index+interval_length+window_length: index+interval_length+window_length+forecasting_length], axis=0))) output_features = output_features[1:, :, :] output_labels = output_labels[1:, :, :] return torch.from_numpy(output_features), torch.from_numpy(output_labels)什么意思

这段代码实现了一个滚动窗口的多步时间序列预测的数据处理函数。函数接收四个参数：预测长度 forecasting_length，间隔长度 interval_length，滑动窗口长度 window_length，以及特征 features 和标签 labels。函数的输出是一个元组，其中包含了处理后的特征和标签，两者都被转换成了 PyTorch 的 Tensor 格式。

该函数的主要实现步骤是：遍历特征序列，从每个时间点开始，每隔 interval_length 个时间点，取出长度为 window_length 的滑动窗口作为输入特征，同时取出该窗口后 forecasting_length 个时间点的数据作为输出标签。这样，我们就可以将时间序列分成多个滑动窗口，每个窗口都对应一个输出标签。最终，函数返回的特征和标签分别是一个三维的 Tensor，第一维表示样本数量，第二维表示时间步数（即窗口长度），第三维表示特征或标签的维度。

NameError: name 'get_rolling_window_multistep' is not defined

这个错误通常是因为你的代码中使用了一个未定义的函数或变量。请检查你的代码，并确保你已经定义了名为"get_rolling_window_multistep"的函数，并且在使用它之前已经导入了相关的模块或文件。如果你已经定义了这个函数，但仍然出现这个错误，那么可能是因为你的代码中定义函数的位置不正确或者函数名拼写错误导致的。