解释y1.append(yi.squeeze(-1).squeeze(-1))
时间: 2024-05-31 18:07:01 浏览: 94
这行代码的作用是将张量yi的最后两个维度都压缩成一个维度,并将压缩后的结果添加到列表y1的末尾。
具体来说,squeeze(-1)的作用是将最后一个维度的大小为1的维度去掉,如果最后两个维度的大小都为1,则两次squeeze(-1)都会将它们去掉,使得yi变成一个一维张量。最后,将压缩后的yi添加到列表y1的末尾。
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解释 time_list.append(end_time - start_time)
`time_list.append(end_time - start_time)` 这行代码的作用是将当前请求的响应时间(即结束时间减去开始时间)添加到一个列表 `time_list` 中,以便后续进行分析和统计。这个列表中每个元素都是一个浮点数,表示每次请求的响应时间。由于这个列表是在代码外部定义的,所以可以在代码的其他部分访问和使用这个列表。在这个具体的代码段中,这个列表的作用是记录每个请求的响应时间,以便后续进行性能分析和优化。
解释 dataX.append(dataset[i - n_past:i, 0:dataset.shape[1]]) dataY.append(dataset[i,0])
这段代码是用于数据预处理中的时间序列数据切片的操作。
假设我们有一个形状为 (n_samples, n_features) 的数据集 dataset,其中 n_samples 是样本数,n_features 是每个样本的特征数。现在我们需要将该数据集转换成时间序列数据,即将每个样本按照时间顺序排列,并且每个时间步都包含过去 n_past 个时间步的数据。
这时,我们可以使用一个 for 循环遍历整个数据集,将每个时间步的数据切片出来,组成一个新的数据集 dataX,同时将该时间步的目标值(即下一个时间步的数据)切片出来,组成一个新的目标值数组 dataY。
具体而言,代码中的 dataX.append(dataset[i - n_past:i, 0:dataset.shape[1]]) 表示将 dataset 中从 i - n_past 到 i - 1 行的所有特征数据切片出来,组成一个形状为 (n_past, n_features) 的二维数组,并将其添加到 dataX 中。而 dataY.append(dataset[i,0]) 则表示将 dataset 中第 i 行的第一个特征数据切片出来,即该时间步的目标值,并将其添加到 dataY 中。
最终,我们可以得到一个形状为 (n_samples - n_past, n_past, n_features) 的时间序列数据集 dataX,以及一个形状为 (n_samples - n_past,) 的目标值数组 dataY,用于训练时间序列模型。