基础模型#

时间序列模型具有许多共同特征。此模块在一个公共基类中实现这些特征。

函数

`_concatenate_output`(输出)	连接多个输出字典的批次。
`_torch_cat_na`(x)	在`dim=0`上连接张量，并在必要时在`dim=1`上添加nans。

类

`AutoRegressiveBaseModel`([...])	具有自回归模型附加方法的模型。
`AutoRegressiveBaseModelWithCovariates`([...])	具有额外方法的自回归模型，带有协变量。
`BaseModel`([数据集参数, ...])	新时间序列模型应该继承的基本模型。
`BaseModelWithCovariates`([...])	具有使用协变量的附加方法的模型。
`PredictCallback`([模式, 返回索引, ...])	内部使用的回调，用于捕获预测并可选择性地将其写入磁盘。
`PredictTuple`	的别名 `prediction`
`Prediction`([输出, x, 索引, ...])	创建预测的新实例(output, x, index, decoder_lengths, y)