PatchTST 项目使用教程

最新推荐文章于 2025-03-30 14:27:54 发布
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PatchTST 项目使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PatchTST

1. 项目的目录结构及介绍

PatchTST/
├── PatchTST_self_supervised/
│   ├── ...
├── PatchTST_supervised/
│   ├── ...
├── pic/
│   ├── ...
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
  • PatchTST_self_supervised/: 包含自监督学习相关的文件和代码。
  • PatchTST_supervised/: 包含监督学习相关的文件和代码。
  • pic/: 包含项目相关的图片文件。
  • .gitattributes: Git属性配置文件。
  • .gitignore: Git忽略配置文件。
  • LICENSE: 项目许可证文件。
  • README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

项目的主要启动文件位于 PatchTST_self_supervised/ 和 PatchTST_supervised/ 目录中。具体启动文件的名称和功能需要根据实际代码内容进一步确认。通常，启动文件会包含主程序入口和初始化代码。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常包含在 PatchTST_self_supervised/ 和 PatchTST_supervised/ 目录中。配置文件可能包括模型参数、训练参数、数据路径等配置信息。具体配置文件的名称和内容需要根据实际代码内容进一步确认。

以上内容基于项目的基本目录结构和常见配置文件位置进行介绍，具体细节需要根据实际代码进一步分析和编写。

PatchTST An offical implementation of PatchTST: "A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with Transformers." (ICLR 2023) https://arxiv.org/abs/2211.14730 PatchTST 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PatchTST

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型
打酱油的葫芦娃
09-11 964
PatchTST模型是一种基于Transformer的时间序列预测方法，通过将时间序列分割成小块（patches）并应用通道独立性，有效降低了计算复杂度并提高了长期预测的准确性。该模型在自监督学习和迁移学习方面展现了出色的性能，能够学习到丰富的时间序列表示，适用于多种下游任务。
PatchTST：时间序列预测的突破 从理论到实践，了解 PatchTST 算法并将其与 N-BEATS 和 N-HiTS 一起应用在 Python 中
iCloudEnd的博客
07-15 2098
基于 Transformer 的模型已成功应用于自然语言处理（例如 BERT 或 GPT 模型）和计算机视觉等许多领域。然而，当涉及到时间序列时，最先进的结果大多是通过 MLP 模型（多层感知器）实现的，例如N-BEATS和N-HiTS。最近的一篇论文甚至表明，在许多基准数据集上，简单的线性模型优于基于变压器的复杂预测模型（参见Cheng 等人，2022）。尽管如此，仍然提出了一种新的基于 Transformer 的模型，它可以为长期预测任务实现最先进的结果：PatchTST。
全网最全19种transformer及其变体时间序列预测模型python代码合集！！！！[太酷啦！]
最新发布
2510_91195931的博客
03-30 694
基于此，笔者整理了Informer，Autoformer，Crossformer，Dlinear，iTransformer，Patchtst，TSMixer，TimesNet，Transformer，FEDformer，TiDE, Reformer等19种最新的时间序列预测模型python代码，集成在一个代码中。支持单变量多变量输入；值得注意的是，该代码参数较多，集成程度较好，适合对python有基础了解的朋友进行学习，或者改进以发文章使用，小白适合更为基础的代码，对于这一点，我只能说太酷啦！
PatchTST 项目安装和配置指南
gitblog_07388的博客
09-13 919
PatchTST 项目安装和配置指南 PatchTST An offical implementation of PatchTST: "A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with Transformers." (ICLR 2023) https:...
【文章学习系列之模型】PatchTST
博客标题不能为空
04-21 4491
《A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with Transformers》是2023年发表于ICLR的一篇文章。该文章借鉴了计算机视觉领域的Vision Transformer（ViT）的方法，仅使用Encoder部分，提出了一种时序分块方法。
时间序列预测的突破：理论与实践中的 PatchTST 算法
DarcyCode的博客
09-18 1795
总结而言，PatchTST 算法是一种突破性的时间序列预测方法，通过将时间序列划分为小块进行建模和预测，能够捕捉局部模式和长期依赖关系。通过与其他算法如 N-BEATS 和 N-HiTS 进行比较，我们可以选择最合适的算法来提高时间序列预测的准确性和效率。请注意，上述示例代码中的 PatchTST 算法是一个虚构的示例，实际上可能需要根据具体的问题和数据进行适当的修改和调整。通过比较它们的 RMSE 值，我们可以评估它们的准确性，选择最适合的算法用于特定的时间序列预测问题。
PatchTST 模型官方实现指南
gitblog_00993的博客
08-08 2252
PatchTST 模型官方实现指南 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PatchTST 1. 项目介绍 PatchTST（Patch Time Series Transformer）是为解决长期时间序列预测问题而设计的一种新型Transformer模型。它发表于ICLR 2023，并且在这篇论文中被详细介绍。通过采用patching策略，PatchTST...
部署patchtst
03-03
### PatchTST 应用部署配置教程 #### 准备工作 为了成功部署 PatchTST 应用，需先确认环境满足最低需求。Python 版本应至少为 3.7，并建议在一个虚拟环境中操作以避免依赖冲突。 #### 创建并激活虚拟环境 创建一个...
一文掌握什么是时间序列？时间序列研究的核心任务？目前最强大的时序分析与建模工具和项目？
叶庭云 成为自己的光
07-28 475
一文掌握什么是时间序列？时间序列研究的核心任务？目前最强大的时序分析与建模工具和项目？
使用 YOLOv8 对足球运动员进行高级球员细分(教程含源码)
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本博客探讨了如何使用 YOLOv8 模型进行对象检测，特别是重点介绍如何对足球图像中的球员进行分割。代码工作流程包括加载图像、运行 YOLOv8 进行对象检测、处理结果以及创建蒙版图像。为了便于理解，下面详细介绍了每行代码。
使用 AutoGen 和 Panel UI 创建研究代理(教程含源码)
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01-12 112
随着我们步入崭新的一年，让我们拥抱创新和创造力！借助 AutoGen 和 Panel UI 等工具，构建 AI 系统变得既简单又强大。这种架构不仅简化了工作流程，还促进了人类和 AI 代理之间的有意义的协作。我们很高兴看到这些工具如何在 2025 年改变您的研究之旅。
使用 SAM2 模型检测卫星图像中的场边界 将 Segment Anything 模型版本 2 应用于卫星图像以检测和导出农业区田地边界的分步教程
iCloudEnd的博客
11-16 517
手动绘制田地边界是最耗时的任务之一，其准确性取决于执行人员的表现。然而，准确的边界检测在许多领域都有应用。例如，假设你想训练一种机器学习算法来分析卫星图像中的植被指数与农场作物产量之间的关系。你需要的第一个输入是农场的 Shapefile，通常必须手动绘制。绘制一个 Shapefile 可能只需要几分钟，但如果你需要为 1,000 个农场绘制边界怎么办？这时这个过程就会变得非常耗时，而自动提取边界的技术就变得非常有价值——节省了数小时的工作时间。
PatchTST
qq_51844463的博客
12-11 1185
对于每一个单变量序列（已经通过转换从[L,M]->[M,L]），将长为L序列切成N块，每块长度P（图1）。另外一个要提到的点是Position Embedding，论文用的是learnable的PE，用nn.init.uniform_(W_pos, -0.02, 0.02)来初始化。因为每个维度的信息是有限的，所以没有那么容易拟合。不同Channel的数据有不同的规律，如果直接mix后投射到一个空间上会不太好学。如果一个channel的数据有噪声，也容易影响所有channel，分开则没有这样的影响。
patchTST
Msc30839573的博客
02-07 1245
2.大大减少了馈送到Transformer编码器的标记数量。在这里，每个patch都变成了输入到Transformer的一个token。这样，我们可以将token的数量从L减少到大约L/S。1.模型可以通过观察一组时间步骤而不是单个时间步骤来提取局部语义含义。
【论文阅读】2023-ICLR PatchTST
mataolc的博客
04-16 1238
论文提出一种基于Transformer的多变量时序预测及自监督表示学习的模型。基于两个关键部分： （1）将时序分割成子序列级别的patch，作为Transformer的输入token； （2）通道独立性，其中每个通道包含一个单变量时间序列，该时间序列在所有序列中共享相同的Embedding和 Transformer 权重。
（5）时间序列预测之PatchTST
m0_62113015的博客
11-22 1632
结合论文和代码介绍PatchTST模型
PatchTST：长时间序列预测神器
热门推荐
hellozhxy的博客
10-08 1万+
PatchTST是一个基于Transformer的模型，它使用Patch来提取时间序列数据中的局部语义。这使得该模型的训练速度更快，并且有更长的输入窗口。与其他基于Transformer的模型相比，它已经取得了SOTA的性能。在我们的案例中，看到它也取得了比N-BEATS和N-HiTS更好的性能。虽然这并不意味着它比N-HiTS或N-BEATS更好，但在进行长期预测时，它仍然是一个很好选择。
时序必读论文05｜PatchTST : 时序数据Patch已成趋势【ICLR 2023】
u010681011的专栏
09-13 2324
书接上回，我们在之前的文章已经分析了直接把transformer应用到时间序列预测问题的不足，其中我们总结了4个不足：分别是：注意力机制的计算复杂度高，为 O(N^2)，并且计算得出的权重仅有少部分有用；注意力机制仅建立单时间点位之间的关系，实际能提取到的信息非常有限；对时序或者说位置的建模表示不够充分，而时序任务中前后位置关系是重中之重；没有专门的机制在数据“平稳化（之后详解）”和“非平稳化”之间达到合适的平衡。其中Informer对第一点做了较大的改进；
Transformer时间序列：PatchTST引领时间序列预测进
weixin_42010722的博客
06-28 9043
如果仅仅使用逐点计算的注意力机制，模型只能关注当前时间步的价格，而无法获取到前一天的价格信息。最近的一篇论文甚至表明，简单的线性模型在许多基准数据集上优于复杂的基于Transformer的预测模型（参见Zheng等人，2022）。在时间序列预测任务中，我们需要从过去的时间步中提取信息，以预测未来的时间步。该方法假设未来的数值可以通过过去的数值来估计，并且随着时间的推移，过去的数值对于预测的影响逐渐减弱。大多数基于 Transformer 的预测模型的研究工作都集中在构建新的机制，以简化原始的注意力机制。
patchtst
03-21
### PatchTST模型中的数据处理与文件命名分析 在提到的 `A Time Series is Worth 64 Words (PatchTST)` 模型中，`exp.train(setting)` 的调试过程涉及到了核心的数据处理逻辑[^1]。具体来说，在 `exp_main.py` 文件中定义了实验的主要流程，其中包括加载数据集、初始化模型以及执行训练循环。 #### 关于 `patch test` 如果讨论的是 **补丁测试** (`patch test`) 这一概念，则通常指的是验证时间序列被分割成多个小片段（即“patches”）之后的一致性和有效性。这种技术常见于基于 Transformer 的架构中，用于捕捉局部特征并减少计算复杂度。然而，这里的上下文中并未明确提及具体的补丁测试功能实现细节，因此可以推测这并非指代独立的功能模块。 #### 关于 `patchtst file` 另一方面，“patchtst” 更可能是作为特定文件或者类名称的一部分存在。例如，在源码结构里可能存在名为 `patchtst.py` 或者类似的脚本文件来封装该模型的核心算法逻辑。通过设置断点进入 `exp.train(setting)` 方法后发现其调用了某些由 `patchtst` 提供的支持函数或组件。 以下是简化版代码示例展示如何组织此类程序： ```python # exp_main.py 中的关键部分 from patchtst import Model, DataProcessor def train(setting): processor = DataProcessor() data_loader = processor.prepare_data() # 数据预处理阶段 model = Model(config=setting.config) for epoch in range(0, setting.num_epochs): # 训练迭代次数控制 for batch_x, batch_y in data_loader: output = model(batch_x) # 前向传播 loss = compute_loss(output, batch_y) # 损失计算 optimizer.zero_grad() loss.backward() # 反向传播更新参数 optimizer.step() if __name__ == "__main__": experiment_setting = ExperimentSetting(...) # 初始化配置对象 train(experiment_setting) ``` 上述代码展示了从数据准备到实际训练的过程概览，并暗示了 `patchtst` 库内部包含了诸如 `Model` 和 `DataProcessor` 等关键类定义。 ### 结论 综上所述，“patchtest” 并未特指某项单独操作而是更倾向于描述一种方法学上的思路；而 “patchtst” 则大概率对应项目内的某个 Python 脚本/库的名字负责承载整个框架的设计理念和技术实现。
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