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1 TCN

1.1 主要架构

• 因果卷积
  • TCN使用因果卷积来确保在预测未来值时，只会使用当前和过去的信息，而不会出现信息泄露
  • 
• 扩张卷积
  • 通过扩张卷积，TCN可以在不丢失时间分辨率的情况下增加感受野
  • 
  • 此时kernel size=2，dilation=[1,2,4,8]
  • 一般膨胀系数是kernel size的指数次方，即1，2，4，8，16，32…
• 无偏移填充
  • 为了保持输出的时间长度与输入相同，TCN在卷积操作前使用了一种特殊的填充方式
    • 不仅如此，每一个隐层的输入输出的时间长度都相同

2 pytorch 实现

2.1 导入库

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.utils import weight_norm

2.2 裁剪模块

如上图，把输出后的x5'和x6'裁剪掉

class Chomp1d(nn.Module):def __init__(self, chomp_size):super(Chomp1d, self).__init__()self.chomp_size = chomp_sizedef forward(self, x):return x[:, :, :-self.chomp_size].contiguous()

2.3 TemporalBlock

每一个TemporalBlock是由两个因果扩张卷积组成的

2.3.1 __init__

class TemporalBlock(nn.Module):def __init__(self, n_inputs, n_outputs, kernel_size, stride, dilation, padding, dropout=0.2):super(TemporalBlock, self).__init__()#######################一个扩张因果卷积#####################self.conv1 = weight_norm(nn.Conv1d(n_inputs, n_outputs, kernel_size,stride=stride, padding=padding, dilation=dilation))#(Batch, output_channel, seq_len + padding)self.chomp1 = Chomp1d(padding)  # 裁剪掉多出来的padding部分，维持输出时间步为seq_len#(Batch, output_channel, seq_len)self.relu1 = nn.ReLU()self.dropout1 = nn.Dropout(dropout)#################################################################################这个Temporal Block中的另一个扩张因果卷积##################和同一个Temporal Block的第一个扩张因果卷积唯一的区别是，他是n_outputs到n_outputsself.conv2 = weight_norm(nn.Conv1d(n_outputs, n_outputs, kernel_size,stride=stride, padding=padding, dilation=dilation))self.chomp2 = Chomp1d(padding)  self.relu2 = nn.ReLU()self.dropout2 = nn.Dropout(dropout)#############################################################self.net = nn.Sequential(self.conv1, self.chomp1, self.relu1, self.dropout1,self.conv2, self.chomp2, self.relu2, self.dropout2)self.downsample = nn.Conv1d(n_inputs, n_outputs, 1) if n_inputs != n_outputs else None#一般TCN都需要输入和输出的通道数一样，如果不一样，需要downsampling以下self.relu = nn.ReLU()self.init_weights()

2.3.2  参数初始化

def init_weights(self):"""参数初始化:return:"""self.conv1.weight.data.normal_(0, 0.01)self.conv2.weight.data.normal_(0, 0.01)if self.downsample is not None:self.downsample.weight.data.normal_(0, 0.01)

2.3.3 forward

 def forward(self, x):#x: (Batch, input_channel, seq_len)out = self.net(x)res = x if self.downsample is None else self.downsample(x)return self.relu(out + res)#残差连接，防止层数过深之后的梯度消失

2.4  TCN整体

2.4.1 __init__

class TemporalConvNet(nn.Module):def __init__(self, num_inputs, num_channels, kernel_size=2, dropout=0.2):"""num_channels: list，每层的hidden_channel数，例如[25,25,25,25]表示有4个隐层，每层hidden_channel数为25"""super(TemporalConvNet, self).__init__()layers = []num_levels = len(num_channels)#需要多长层卷积单元(2.3的内容）for i in range(num_levels):dilation_size = 2 ** i   # 膨胀系数：1，2，4，8……#这可以保证没有历史时刻没被考虑到in_channels = num_inputs if i == 0 else num_channels[i-1]  # 确定每一层的输入通道数out_channels = num_channels[i]  # 确定每一层的输出通道数layers += [TemporalBlock(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, dilation=dilation_size,padding=(kernel_size-1) * dilation_size,dropout=dropout)]self.network = nn.Sequential(*layers)

注：以下是个人观点：这边kernel_size=2（TCN的标准做法），所以此时dilation = 2**i还是dilation = kernel_size**i是无所谓的，但如果 kernel_size > 2，则可以改用 kernel_size**i 以进一步扩大感受野

2.4.2 forward

 def forward(self, x):"""x: (Batch, input_channel, seq_len):return: (Batch, output_channel, seq_len)"""return self.network(x)