PyTorch-Forecasting 中 Temporal Fusion Transformer 的 nn.Modules 实现：https://github.com/jdb78/pytorch-forecasting

PyTorch Forecasting v0.9.1 许可证，来源：https://github.com/jdb78/pytorch-forecasting/blob/master/LICENSE，访问日期：2021 年 11 月 3 日，星期三：‘MIT 许可证

版权所有 2020 Jan Beitner

特此授权，免费授予任何获得本软件及相关文档文件（“软件”）副本的人，不受限制地处理本软件，包括但不限于使用、复制、修改、合并、发布、分发、再许可和/或销售本软件副本的权利，并允许获得本软件的人按以下条件行事

上述版权声明和本许可声明应包含在软件的所有副本或主要部分中。’

darts.models.forecasting.tft_submodels.get_embedding_size(n, max_size=100)

根据经验确定好的嵌入大小（公式来自 fastai）。:type n: int :param n: 类别数量 :type n: int :type max_size: int :param max_size: 最大嵌入大小。默认为 100。:type max_size: int, optional

返回

嵌入大小

返回类型

int

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时间融合转换器 (TFT)

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Theta 方法