标签： python machine-learning pytorch
我目前正在尝试为时间序列预测构建深度学习模型。对于训练数据，我不仅有实际的时间序列，还有系列中每个时间步的一些元信息。
我正在使用pytorch实现模型。我的问题是，我不知道如何使用这些元信息来构建包含所有这些信息的嵌入层，因为它只能是2d。我知道在keras中，当将多个时间序列放在列表中时，可以适合模型。但我不确定pytorch是否有相同的选项？
与文本分类/预测一次使用单词和字符嵌入应该是相同的想法。有没有人有想法？
谢谢！ ：3