python - 具有多个元信息的时间序列预测 (GRU)

Question

我目前正在尝试建立一个用于时间序列预测的深度学习模型。对于训练数据，我不仅有实际的时间序列，还有序列中每个时间步长的一些元信息。

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 的。我知道在 keras 中，将多个时间序列放入列表中时可以拟合模型。但我不确定 pytorch 是否有相同的选项？

它应该与同时使用单词和字符嵌入进行文本分类/预测的想法相同。有人有想法吗？

谢谢！:3

标签： pythonmachine-learningpytorch