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源码：https://github.com/Time-MoE/Time-MoE

这段代码实现了两个用于时间序列数据处理的窗口化数据集类，主要用于将长序列切割成固定长度的子序列，为模型训练提供合适的输入格式。

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1. 核心类：TimeMoEWindowDataset

1.1 功能概述

将长时间序列转换为固定长度的非重叠滑动窗口，每个窗口包含：

• 输入序列（input_ids）：长度为context_length
• 标签序列（labels）：长度为context_length + prediction_length，与输入序列错位 1 个时间步
• 损失掩码（loss_masks）：标记哪些位置需要计算损失

1.2 关键参数

• context_length：输入序列长度（历史信息）
• prediction_length：预测序列长度（未来信息，默认为 0）
• stride：窗口滑动步长（默认为窗口大小，即非重叠）

1.3 初始化逻辑

def __init__(self, dataset, context_length, prediction_length=0, stride=None):self.dataset = datasetself.context_length = context_lengthself.prediction_length = prediction_lengthself.window_size = context_length + prediction_lengthself.stride = stride or self.window_size  # 默认非重叠# 构建子序列索引列表self.sub_seq_indexes = []for seq_idx in range(len(dataset)):n_points = dataset.get_sequence_length_by_idx(seq_idx)if n_points < 2:continue# 添加初始窗口self.sub_seq_indexes.append((seq_idx, 0))# 添加后续窗口（按stride滑动）for offset in range(self.stride, n_points - self.window_size - 1 + 1, self.stride):self.sub_seq_indexes.append((seq_idx, offset))

1.4数据获取逻辑

def __getitem__(self, seq_idx):seq_i, offset_i = self.sub_seq_indexes[seq_idx]# 提取窗口数据（包含额外1个点用于错位）seq = self.dataset[seq_i][offset_i: offset_i + self.window_size + 1]seq = np.array(seq, dtype=np.float32)# 创建损失掩码（标记有效位置）loss_mask = np.ones(len(seq) - 1, dtype=np.int32)# 处理序列长度不足的情况（填充0）n_pad = self.window_size + 1 - len(seq)if n_pad > 0:seq = np.pad(seq, (0, n_pad), 'constant', constant_values=0)loss_mask = np.pad(loss_mask, (0, n_pad), 'constant', constant_values=0)return {'input_ids': seq[:-1],      # 输入序列'labels': seq[1:],         # 标签序列（错位1步）'loss_masks': loss_mask    # 损失掩码（忽略填充位置）}

2.增强类：UniversalTimeMoEWindowDataset

2.1 功能概述

实现了一种打包技术（pack technique），将多个短序列合并成一个固定长度的窗口，提高数据利用率和训练效率。

2.2 关键参数

• shuffle：是否随机打乱序列顺序（默认为 False）
• 其他参数与TimeMoEWindowDataset类似

2.3 初始化逻辑

def __init__(self, dataset, context_length, prediction_length=0, shuffle=False):self.dataset = datasetself.window_size = context_length + prediction_lengthself.window_info_list = []  # 存储窗口信息（每个窗口包含多个子序列片段）cur_window_info = []        # 当前窗口的子序列片段num_cur_remaining_points = self.window_size  # 当前窗口剩余可用长度# 遍历所有序列（可随机打乱）iterator = range(len(dataset))if shuffle:iterator = list(iterator)random.shuffle(iterator)for seq_idx in iterator:seq_len = dataset.get_sequence_length_by_idx(seq_idx)remaining_seq_len = seq_len# 将当前序列切割成多个片段，填充到窗口中while remaining_seq_len > 0:if remaining_seq_len < num_cur_remaining_points:# 当前序列剩余部分不足以填满窗口，全部加入cur_window_info.append((seq_idx, seq_len - remaining_seq_len, remaining_seq_len))num_cur_remaining_points -= remaining_seq_lenremaining_seq_len = 0else:# 当前序列剩余部分可以填满窗口，截取部分加入cur_window_info.append((seq_idx, seq_len - remaining_seq_len, num_cur_remaining_points))remaining_seq_len -= num_cur_remaining_points# 当前窗口已满，添加到结果列表并重置self.window_info_list.append(cur_window_info)num_cur_remaining_points = self.window_sizecur_window_info = []

2.4 数据获取逻辑

def __getitem__(self, window_idx):window_info = self.window_info_list[window_idx]seq = []# 从多个子序列片段构建完整窗口for seq_idx, start_idx, offset in window_info:part_seq = dataset[seq_idx][start_idx: start_idx + offset]seq.append(part_seq)# 合并所有片段if len(seq) == 1:seq = np.array(seq[0], dtype=np.float32)else:seq = np.concatenate(seq, axis=0, dtype=np.float32)return {'input_ids': seq[:-1],  # 输入序列'labels': seq[1:],     # 标签序列（错位1步）}

3.对比分析

1. TimeMoEWindowDataset：

   • 适用于长序列数据
   • 适合需要严格控制窗口独立性的场景
   • 当stride < window_size时支持重叠窗口，用于增强数据多样性

2. UniversalTimeMoEWindowDataset：

   • 适用于大量短序列数据
   • 通过打包技术减少填充，提高训练效率
   • 适合自回归模型（如 GPT 类模型），允许不同序列之间的信息流动

性能与内存权衡：

• TimeMoEWindowDataset：

  • 预计算所有窗口索引，内存开销较高（尤其是长序列）
  • 数据访问速度快（直接索引）

• UniversalTimeMoEWindowDataset：

  • 动态构建窗口，内存开销低
  • 数据访问时需要拼接多个片段，计算开销略高

4.总结

这两个类通过不同策略解决了时间序列数据的窗口化问题：

• TimeMoEWindowDataset：提供简单直观的滑动窗口实现，支持灵活的重叠策略
• UniversalTimeMoEWindowDataset：通过序列打包技术优化短序列处理，提高训练效率

两者共同构成了一个完整的时间序列数据预处理工具链，为后续模型训练提供了标准化的输入格式。