awslabs/gluonts

`lagged_sequence_values` helper does not work well with multivariate data

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#2 708 ouverte le 6 mars 2023

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Description

one issue i found with the lagged_sequence_values helper is that with multivariate inputs this helper doesn't return the stacked tensors... e.g.

# prior_input.shape torch.Size([1, 167, 137])
# input.shape torch.Size([1, 24, 137])

lags = lagged_sequence_values([0, 167], prior_input, input, dim=1)
# lags.shape torch.Size([1, 24, 137, 2])

where i would have expected torch.Size([1, 24, 137*2])

Originally posted by @kashif in https://github.com/awslabs/gluonts/issues/2618#issuecomment-1455833300

Guide contributeur

Direction de recherche
Examinez l'implémentation de `lagged sequence values` dans le code source de gluonts (probablement dans `gluonts/transform/...`). Comprenez comment elle gère les entrées multivariées et modifiez la pour qu'elle renvoie des tenseurs empilés le long de la dimension des caractéristiques (concaténés) au lieu d'une nouvelle dimension. Le comportement attendu est d'aplatir les caractéristiques décalées, ce qui donne la forme `[1, 24, 137*2]` au lieu de `[1, 24, 137, 2]`. Reportez vous à la discussion dans le commentaire lié pour plus de contexte.
Stack technique
pythonpytorch
Domaine
datamachine learning
Type d'issue
Bug
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
1-3 heures
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
PythonPyTorch
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
70