Earthformer 项目教程

Earthformer 项目教程

earth-forecasting-transformer Official implementation of Earthformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/earth-forecasting-transformer

1. 项目介绍

Earthformer 是由 Amazon Science 开发的一个用于地球系统预测的 Transformer 模型。该项目旨在利用深度学习技术，特别是 Transformer 架构，来改进地球系统（如天气和气候）的预测。传统的地球系统预测依赖于复杂的物理模型，计算成本高且需要专业领域知识。随着时空地球观测数据的爆炸性增长，数据驱动的深度学习模型展示了在各种地球系统预测任务中的巨大潜力。

Earthformer 基于一个名为 Cuboid Attention 的时空注意力块，通过将数据分解为立方体并在并行中应用立方体级别的自注意力机制，实现了高效且灵活的时空建模。该项目在合成数据集（如 MovingMNIST 和 N-body MNIST）以及实际数据集（如 SEVIR 和 ICAR-ENSO）上均表现出色。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保你的机器上安装了 CUDA。你可以通过以下命令检查 CUDA 的安装路径和版本：

nvcc --version

接下来，使用 Anaconda 创建一个新的环境并激活它：

conda create -n earthformer python=3.9
conda activate earthformer

安装依赖

根据你的 CUDA 版本安装相应的 PyTorch 和其他依赖项。例如，如果你的 CUDA 版本是 11.6，运行以下命令：

python3 -m pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
python3 -m pip install pytorch_lightning==1.6.4
python3 -m pip install xarray netcdf4 opencv-python earthnet==0.3.9

然后，进入项目的根目录并安装 Earthformer：

cd ROOT_DIR/earth-forecasting-transformer
python3 -m pip install -U -e . --no-build-isolation

最后，安装 Apex（如果需要）：

CUDA_HOME=/usr/local/cuda python3 -m pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" pytorch-extension git+https://github.com/NVIDIA/apex.git

数据准备

下载并准备所需的数据集。例如，下载 SEVIR 数据集：

cd ROOT_DIR/earth-forecasting-transformer
python scripts/datasets/sevir/download_sevir.py --dataset sevir

模型训练

使用提供的训练脚本进行模型训练。例如，训练 SEVIR 数据集的模型：

cd ROOT_DIR/earth-forecasting-transformer
python scripts/train/train_sevir.py --config configs/sevir.yaml

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

1. 天气预测：使用 Earthformer 进行短期天气预测，如降水预测。
2. 气候预测：利用 Earthformer 进行长期气候预测，如 El Nino/Southern Oscillation (ENSO) 预测。

最佳实践

• 数据预处理：确保输入数据的时空分辨率和格式符合模型的要求。
• 超参数调优：根据具体任务调整模型的超参数，如学习率、批量大小等。
• 模型评估：使用适当的评估指标（如 MSE、MAE）对模型性能进行评估。

4. 典型生态项目

• PyTorch Lightning：用于简化深度学习模型的训练和验证过程。
• Xarray：用于处理多维数组数据，特别适用于地球科学数据。
• NetCDF4：用于读写 NetCDF 格式的数据，广泛应用于地球科学领域。

通过结合这些生态项目，Earthformer 能够更高效地处理和分析地球系统数据，从而提升预测的准确性和效率。

earth-forecasting-transformer Official implementation of Earthformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/earth-forecasting-transformer