gluonts.mx.block.scaler 模块#

class gluonts.mx.block.scaler.MeanScaler(minimum_scale: float = 1e-10, default_scale: Optional[float] = None, *args, **kwargs)[source]#

基类：gluonts.mx.block.scaler.Scaler

MeanScaler 根据每个时间序列项随时间的平均绝对值计算其缩放因子。此平均值仅针对数据张量中观测到的值进行计算，这由第二个参数指示。没有观测数据的项将根据全局平均值分配一个缩放因子。

参数

minimum_scale – 如果时间序列只有零值，则使用的默认缩放因子。

compute_scale(F, data: Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol], observed_indicator: Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol]) → Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol][source]#
参数

  • F – 一个模块，可以是 MXNet 中的 Symbol API 或 NDArray API。

  • data – 包含待缩放数据的张量。

  • observed_indicator – observed_indicator: 与 data 形状相同的二进制张量，其中 1 表示观测到的数据点，0 表示缺失的数据点。

返回值

形状为 (N, C) 的张量，根据观测值的随时间平均绝对值计算得出。

返回值类型

张量

class gluonts.mx.block.scaler.MinMax(*args, **kwargs)[source]#

基类：gluonts.mx.block.scaler.Scaler

‘MinMax’ 使用最小-最大（min-max）方法沿指定轴缩放输入数据。

compute_scale(F, data: Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol], observed_indicator: Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol]) → Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol][source]#
参数

  • F – 一个模块，可以是 MXNet 中的 Symbol API 或 NDArray API。

  • data – 包含待缩放数据的张量。

  • observed_indicator – observed_indicator: 与 data 形状相同的二进制张量，其中 1 表示观测到的数据点，0 表示缺失的数据点。

返回值

沿指定轴缩放后的张量，形状为 (N, T, C) 或 (N, C, T)。

返回值类型

张量

class gluonts.mx.block.scaler.NOPScaler(*args, **kwargs)[source]#

基类：gluonts.mx.block.scaler.Scaler

NOPScaler 为每个输入项分配一个等于 1 的缩放因子，即调用 NOPScaler 时不应用缩放。

compute_scale(F, data: Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol], observed_indicator: Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol]) → Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol][source]#
参数

  • F – 一个模块，可以是 MXNet 中的 Symbol API 或 NDArray API。

  • data – 包含待缩放数据的张量。

  • observed_indicator – observed_indicator: 与 data 形状相同的二进制张量，其中 1 表示观测到的数据点，0 表示缺失的数据点。

返回值

形状为 (N, C) 的张量，所有元素都等于 1。

返回值类型

张量

class gluonts.mx.block.scaler.Scaler(keepdims: bool = False, axis: int = 1)[source]#

基类：mxnet.gluon.block.HybridBlock

用于缩放数据的块的基类。

参数

  • keepdims – 切换以保留输入张量的维度。

  • axis – 指定进行缩放的轴。对于形状为 (N, T, C) 的输入张量，默认为 1。

compute_scale(F, data: Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol], observed_indicator: Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol])[source]#

计算给定输入数据的缩放因子。

参数

  • F – 一个模块，可以是 MXNet 中的 Symbol API 或 NDArray API。

  • data – 包含待缩放数据的张量。

  • observed_indicator – observed_indicator: 与 data 形状相同的二进制张量，其中 1 表示观测到的数据点，0 表示缺失的数据点。

hybrid_forward(F, data: Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol], observed_indicator: Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol]) → Tuple[Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol], Union[mxnet.ndarray.ndarray.NDArray, mxnet.symbol.symbol.Symbol]][source]#
参数

  • F – 一个模块，可以是 MXNet 中的 Symbol API 或 NDArray API。

  • data – 包含待缩放数据的张量。

  • observed_indicator – observed_indicator: 与 data 形状相同的二进制张量，其中 1 表示观测到的数据点，0 表示缺失的数据点。

返回值

  • 张量 – 包含“已缩放”数据的张量。

  • 张量 – 包含缩放因子的张量：其形状与 data 相同，但计算缩放因子的 axis 轴除外；如果 keepdims == False，则该轴被移除；否则保留长度为 1。例如，如果 data 的形状为 (N, T, C) 且 axis ==1 ``，则 ``scale`` 的形状为 ``(N, C) 当 keepdims == False 时，否则为 (N, 1, C)。