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tsai入门学习资料-深度学习时间序列分析库

RayRay
tsaiPytorchfastaitime seriesdeep learningGithub开源项目

tsai

tsai简介

t sai是一个专注于时间序列和序列数据分析的深度学习库,基于PyTorch和fastai构建。它提供了许多最先进的模型和技术,可用于时间序列分类、回归、预测、缺失值填补等任务。

tsai的主要特点包括:

  • 提供多种先进的深度学习模型,如LSTM、GRU、TCN、InceptionTime等
  • 支持单变量和多变量时间序列数据
  • 内置大量数据集,方便快速实验
  • 集成了fastai的训练流程,易于使用
  • 持续更新最新的时间序列分析技术

tsai logo

安装使用

可以通过pip安装tsai的最新稳定版:

pip install tsai

或者使用conda安装:

conda install -c timeseriesai tsai

安装完成后,只需导入tsai即可开始使用:

from tsai.all import *

学习资源

官方文档

t sai的官方文档非常详尽,包括:

  • 安装说明
  • API参考
  • 各种模型的使用教程
  • 数据处理和预处理
  • 可视化等

初学者可以从头开始阅读,熟悉tsai的基本概念和用法。

教程notebooks

t sai提供了多个Jupyter notebook形式的教程,涵盖了:

  • 时间序列分类入门
  • 多变量回归
  • 长短期预测
  • 使用不同模型等

建议从01_Intro_to_Time_Series_Classification开始,逐步学习更复杂的应用。

示例代码

t sai的README中提供了多个示例代码,包括:

  • 二分类
  • 多分类
  • 回归
  • 预测

这些示例展示了tsai的基本使用流程,可以作为快速入门的参考。

tsai示例

模型库

t sai提供了丰富的深度学习模型,包括:

  • RNN家族:LSTM、GRU等
  • CNN家族:FCN、ResNet、InceptionTime等
  • Transformer家族:TST、PatchTST等
  • 其他:ROCKET、MiniRocket等

可以根据具体任务选择合适的模型。tsai会自动处理输入输出的形状匹配。

社区支持

t sai有活跃的开发者社区,可以通过以下方式获取帮助:

欢迎为tsai贡献代码、文档或提出建议!

总之,tsai是一个功能强大且易用的时间序列分析库,值得深入学习和使用。希望本文汇总的资源可以帮助读者快速上手tsai,充分发挥其在时间序列建模中的优势。

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