PyTorch で時間系列データをどのように処理するか。

PyTorchで時系列データを扱う場合、通常はtorch.utils.data.Datasetとtorch.utils.data.DataLoaderを使用してデータをロードおよび処理します。以下は一般的な処理手順です：

1. torch.utils.data.Datasetはデータセットを取り扱うためのユーティリティです。
2. 初期化
3. 長さ
4. __getitem__ ある要素を取得します。

import torch
from torch.utils.data import Dataset

class TimeSeriesDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        sample = self.data[idx]
        return sample

1. データローダー
2. バッチサイズ
3. シャッフル

# 假设data是一个时间序列数据的列表
data = [torch.randn(1, 10) for _ in range(100)]

dataset = TimeSeriesDataset(data)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

1. データローダー

for batch in dataloader:
    inputs = batch
    # 进行模型训练

上記のステップを経て、PyTorchで時系列データを処理することができます。実際の応用では、具体的な時系列データの特性に基づいてデータの前処理や特徴エンジニアリング、適切なモデル構造の設計を行い、トレーニングや予測を行います。