关于条件生成时间序列，数据格式的问题

Y-debug-sys / Diffusion-TS

[ICLR 2024] Official Implementation of "Diffusion-TS: Interpretable Diffusion for General Time Series Generation"

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关于条件生成时间序列，数据格式的问题 #53

Closed holydick99 closed 3 months ago

holydick99 commented 3 months ago

感谢作者对模型的开源，我有一个问题，当前我的数据集是（样本数，时间长度），同时数据有0，1两种标签，那我的csv数据格式应该是什么样，才能符号模型的输入才能使用标签去引导数据的生成

Y-debug-sys commented 3 months ago

你好，请问任务是什么？按类别生成吗？

Y-debug-sys commented 3 months ago

见回答，谢谢。

holydick99 commented 3 months ago

见回答，谢谢。

我的理解如下，如果我的数据集里面有N个样本，但是只有A和B两种，如果生成A和B两种数据的话，我只需要分别传入一个A类数据和一个B类数据？

Y-debug-sys commented 3 months ago

不是，可以照常一起不分类训练，只在生成的时候像我们一样导向，只不过需要额外训练一个分类器，见 Classifier-guidance 源码.

holydick99 commented 3 months ago

感觉有点混乱，所以我还是直接传入一个n×时间步长的数据即可，但是要在代码中修改配置即在代码中添一个分类器训练？？

holydick99 commented 3 months ago

可以详细讲解一下吗，谢谢

Y-debug-sys commented 3 months ago

直接传入一个n×时间步长的数据即可

是的，不需要分类训练，但是需要额外训练一个辨别器（输入加噪的xt后判断类别），取样时，按照辨别器的输出（向着指定类别梯度下降）调整生成结果。

holydick99 commented 3 months ago

XOX$2@3EFT`27VHBTD@Z_S9 意味着我要去修改这个代码来符合我的数据集，然后添加到项目代码中。我参考了你上面引用的代码，但是发现在guided_diffusion.py和项目中的采样函数并不相似，所以对一个新手来说可能并不知道这个修改的思路一个如何去建立。还是说只需要将下面这段代码并入到您的采样函数中 ![Uploading image.png…]()