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摘要： 一、读取数据集 import os import pandas as pd # 创建一个数据集文件 os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True) # 创建一个文件夹data，存储路径“..\data” data_file = os.pa 阅读全文

摘要： 一、 索引和切片 X = np.arange(12).reshape(3, 4) X[-1], X[1:3] X[1, 2] = 9 X[0:2, :] = 12 二、 节省内存 如果我们Y = X + Y，我们将取消引Y指向的张量，而是指向新分配的内存处的张量。 before = id(Y) Y 阅读全文

摘要： 一、源码代码核心 exp_informer.py: # 获取数据集处理类, 选取的数据集 为'weather'，数据集处理类Dataset_Custom Data = data_dict[self.args.data] # DataLoader数据加载器,对数据进行 batch 的划分。结合了数据集 阅读全文

摘要： 一、初始化 1. 代码结构 main_informer.py: exp = Exp(args) # set experiments exp_basic.py: class Exp_Informer(Exp_Basic): class Exp_Basic(object): def __init__(s 阅读全文

摘要： 一、参数配置 # 创建解析器ArgumentParser() 对象， description = [informer] 长序列预测 parser = argparse.ArgumentParser(description='[Informer] Long Sequences Forecasting' 阅读全文

摘要： 1. 随机数 含义：由一个随机函数产生的数字。一般计算机产生的随机数都是伪随机数，每次程序启动都会得到同样的随机数。 2. 随机种子 含义：一种以随机数作为对象的以真随机数为初始条件的随机数。随机种子作为初始条件，然后用一定的算法不停迭代产生随机数。随机种子是真随机数。 3. 联系 为了解决每次程序 阅读全文