GP-VAE 项目使用教程

GP-VAE 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

GP-VAE/
├── data/
│   ├── load_hmnist.sh
│   ├── load_sprites.sh
│   └── load_physionet.sh
├── figures/
├── lib/
├── models/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── train.py

目录结构介绍

• data/: 包含用于加载不同数据集的脚本，如 load_hmnist.sh, load_sprites.sh, load_physionet.sh。
• figures/: 用于存放生成的图表或可视化结果。
• lib/: 包含项目所需的库文件或自定义库。
• models/: 存放训练好的模型文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• train.py: 项目的启动文件，用于训练模型。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是 GP-VAE 项目的主要启动文件，用于训练模型。该文件包含了模型的训练逻辑、参数设置以及数据加载等功能。

主要功能

• 模型训练: 通过调用 train.py 文件，可以启动模型的训练过程。
• 参数配置: 支持通过命令行参数配置模型的类型、数据类型、实验名称等。
• 数据加载: 自动加载指定的数据集，并进行预处理。

使用示例

CUDA_VISIBLE_DEVICES=* python train.py --model_type gp-vae --data_type hmnist --exp_name my_experiment

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。通过该文件，用户可以快速安装项目所需的依赖环境。

内容示例

tensorflow==1.15
numpy>=1.16.0
scipy
...

安装依赖

pip install -r requirements.txt

.gitignore

.gitignore 文件用于配置 Git 忽略的文件和目录，避免将不必要的文件提交到版本控制系统中。

内容示例

*.pyc
__pycache__/
data/
models/

LICENSE

LICENSE 文件包含了项目的开源许可证信息，通常为 MIT 许可证。

README.md

README.md 文件是项目的说明文档，包含了项目的概述、安装步骤、使用方法等信息。

内容示例

# GP-VAE: Deep Probabilistic Time Series Imputation

## Overview

Our approach utilizes Variational Autoencoders with Gaussian Process prior for time series imputation...

## Installation

1. Clone the repository:
   ```bash
   git clone https://github.com/ratschlab/GP-VAE.git

2. Install dependencies:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Run the training script:

   python train.py --model_type gp-vae --data_type hmnist --exp_name my_experiment
   

通过以上内容，您可以快速了解 GP-VAE 项目的目录结构、启动文件和配置文件，并开始使用该项目进行时间序列数据的处理和模型训练。