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[🐞] <title>关于SOFTS模型forward种处理时间特征的方法的疑问

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1229308805 commented

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Current Behavior | 当前行为

在baselines/SOFTS这个文件夹下 sotfs_arch.py文件forward方法的第一行 ：

change MinuteOfDay to MinuteOfHour

history_data[..., 1] = history_data[..., 1] * self.time_of_day_size // (self.time_of_day_size / 24) / 23.0
我不理解这个操作是为什么，为什么只对第一个时间特征做处理，而且时间特征中也不一定有MinuteOfDay这个特征(比如采样频率为1h的数据集)

Expected Behavior | 期望行为

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Environment | 运行环境

- OS:
- DEVICE:
- NVIDIA Driver:
- CUDA:
- NVIDIA GPU Memory:
- PyTorch:

BasicTS logs | BasicTS日志

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Steps To Reproduce | 复现方法

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Anything else? | 备注

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superarthurlx commented

这里是注释写错了，应该是change MinuteOfDay to HourofDay。目的是为了对应源代码中--embed这个参数，很多模型中默认是timeF，在处理时间戳的方式上会得到offsets.Hour: [HourOfDay, DayOfWeek, DayOfMonth, DayOfYear]，和basicts的时间特征不同（具体可见数据集的desc文件）。因此为了保持一致在这里对第一个时间特征做处理。

zezhishao commented

代码已更新。

1229308805 commented

这里是注释写错了，应该是change MinuteOfDay to HourofDay。目的是为了对应源代码中--embed这个参数，很多模型中默认是timeF，在处理时间戳的方式上会得到offsets.Hour: [HourOfDay, DayOfWeek, DayOfMonth, DayOfYear]，和basicts的时间特征不同（具体可见数据集的desc文件）。因此为了保持一致在这里对第一个时间特征做处理。

感谢您的快速回复，我还有两个问题请教：
1."源代码中--embed这个参数" ，在本项目中哪里能找到这个参数吗，还是要去模型的官方实现中找。
2.能否理解为，即使采样时间是10min。为了保持一致，经过这种处理后，同一个小时内的第一个时间特征 是相同的，也就是粒度变粗了 会出现连续6个一样的数字(一个小时6个采样点)

superarthurlx commented
  1. --embed这个参数在很多transformer-based的模型里会出现，跟数据处理相关，可以看看模型源代码的data_provider.py和data_factory.py文件，本项目中应该是没用到这个参数。
  2. 是的，我理解这是因为长序列预测和时空预测用的数据集不同导致的区别，可能对结果的影响也不大，只是为了和模型源代码保持一致所以处理了一下。
  • ❤️1
1229308805 commented
  1. --embed这个参数在很多transformer-based的模型里会出现，跟数据处理相关，可以看看模型源代码的data_provider.py和data_factory.py文件，本项目中应该是没用到这个参数。
  2. 是的，我理解这是因为长序列预测和时空预测用的数据集不同导致的区别，可能对结果的影响也不大，只是为了和模型源代码保持一致所以处理了一下。

明白了，非常感谢您的及时回复。你们的工作非常优秀，我收到了很大的帮助！

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