awslabs/gluonts

`lagged_sequence_values` helper does not work well with multivariate data

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#2,708 opened on 2023年3月6日

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説明

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

コントリビューターガイド

技術スタック
pythonpytorch
領域
datamachine learning
Issue 種別
bug
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
2
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
under 1 hour
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
fresh
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
clear
前提条件
PythonPyTorchGluonTS basics
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
80
調査方針
Examine the implementation of `lagged sequence values` in the gluonts source code (likely in `gluonts/transform/...`). Understand how it handles multivariate inputs and modify it to return stacked tensors along the feature dimension (concatenated) instead of a new dimension. The expected behavior is to flatten the lagged features, resulting in shape `[1, 24, 137*2]` rather than `[1, 24, 137, 2]`. Refer to the discussion in the linked comment for more context.