Pytorch Forecasting vs Darts，欢迎体验答案

【问题标题】：Pytorch Forecasting vs Darts, experiences welcomePytorch Forecasting vs Darts，欢迎体验
【发布时间】：2022-07-24 14:42:57
【问题描述】：

我想知道在 pytorch 预测 (https://pytorch-forecasting.readthedocs.io/en/stable/) 或飞镖 (https://unit8co.github.io/darts/) 之间使用哪个包。我一直在尝试这两种方法，看起来飞镖在写作和风格上更像 sklearn，而 pytorch 预测使用不同的数据类。

欢迎任何比较两者的评论。

我不知道你们中是否有人对这两个库进行了性能比较。

提前致谢！

【问题讨论】：

标签： time-series forecasting u8darts pytorch-forecasting

【解决方案1】：

我认为飞镖的最大优势之一是它的 Timeseries 对象，当您熟悉 sklearn 时，它非常类似于熊猫并且非常直观。但是，我也确实看到了 pytorch-forecasting 处理分类数据“更好”（更容易）的优势，并且需要更陡峭的学习曲线来理解 pytorch-forecasting。我会说 pytorch-forecasting 有时会胜过使用相同模型的飞镖。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果有帮助，我刚刚在 Darts 中为 Temporal Fusion Transformer 模型制作了一个管道，并正在考虑在 PytorchForecasting 中重建它，原因如下：

Darts 尚不支持 TFT 模型的可变重要性输出（至少我无法弄清楚）
更好地支持静态分类特征

如上所述，Darts 中的数据集处理非常好，它们抽象了 Pytorch 数据加载器

【讨论】：