DeepADoTS 开源项目安装与使用指南

DeepADoTS 开源项目安装与使用指南

DeepADoTSRepository of the paper "A Systematic Evaluation of Deep Anomaly Detection Methods for Time Series".项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepADoTS

项目概述

DeepADoTS 是一个基于深度学习的异常检测工具包，专为时序数据设计。此项目托管在 GitHub 上，地址为 https://github.com/KDD-OpenSource/DeepADoTS.git。本指南旨在帮助用户快速理解项目结构、启动流程以及配置细节，以便高效地运用到自己的分析任务中。

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1. 项目的目录结构及介绍

DeepADoTS 的目录结构精心组织，以支持清晰的开发和易于理解的项目架构：

DeepADoTS/
├── README.md               # 项目介绍和快速入门指南
├── requirements.txt        # 项目所需依赖库列表
├── deepadots               # 核心代码模块
│   ├── models              # 包含所有预定义的深度学习模型
│   ├── datasets            # 数据处理和加载模块
│   ├── utils               # 辅助函数和工具集
│   └── main.py             # 主运行脚本
├── config                  # 配置文件夹
│   └── config.yaml         # 通用配置文件
└── examples                # 示例数据或案例研究

• README.md 提供了项目的基本信息和快速使用说明。
• requirements.txt 列出了运行项目所需的Python第三方库。
• deepadots 子目录是项目的重心，包含了模型实现、数据处理逻辑等。
• config 目录存储配置文件，用于定制化设置。
• examples 包含示例代码和数据，帮助初学者上手。

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2. 项目的启动文件介绍

• main.py

  main.py 是项目的入口点，它整合了数据加载、模型选择、训练与评估过程。用户可以通过修改参数或提供自定义配置来启动不同功能。典型用法包括指定数据路径、选择模型类型、配置训练轮数等。

  python main.py --config config/config.yaml
  

  其中，--config 参数允许你指向特定的配置文件，调整默认设置。

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3. 项目的配置文件介绍

• config/config.yaml

  配置文件是控制项目行为的关键，它允许用户无须直接编辑代码即可进行多种设置调整。典型的配置内容可能包括：

  dataset:
    path: "path/to/your/data.csv"  # 数据文件路径
  
  model:
    name: "LSTM"                    # 使用的模型名称
  
  training:
    epochs: 50                      # 训练轮数
    batch_size: 32                  # 批次大小
  

  • dataset 部分定义了数据集的位置和其他潜在的数据相关设置。
  • model 指定了要使用的模型类型，以及可能的模型特定参数。
  • training 设置了训练过程中的关键参数，如迭代次数和批次大小。

通过这种方式，用户可以灵活地适应不同的数据和实验需求，而无需深入源码进行修改。

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本指南提供了DeepADoTS项目的基础框架和操作指引，为了更深入的使用，请参考项目的具体文档和示例代码。如果有其他特定需求或遇到问题，查阅GitHub上的仓库更新和社区讨论通常能找到解决方案。

DeepADoTSRepository of the paper "A Systematic Evaluation of Deep Anomaly Detection Methods for Time Series".项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepADoTS