Scaleformer 项目使用教程

Scaleformer 项目使用教程

scaleformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scaleformer

1. 项目的目录结构及介绍

scaleformer
├── dataset
│   ├── exchange_rate
│   │   └── exchange_rate.csv
│   ├── traffic
│   │   └── traffic.csv
│   └── ...
├── data_provider
├── exp
├── figs
├── layers
├── models
├── robust_loss_pytorch
├── utils
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── run.py
├── run_all.sh
├── run_single.sh

目录结构介绍

• dataset: 存放数据集的目录，包含多个子目录，每个子目录对应一个数据集。
• data_provider: 数据提供者模块，负责数据的加载和预处理。
• exp: 实验模块，存放实验结果和配置。
• figs: 存放生成的图表文件。
• layers: 模型层模块，定义了模型的各个层。
• models: 模型模块，定义了不同的模型结构。
• robust_loss_pytorch: 鲁棒损失函数模块。
• utils: 工具模块，包含各种辅助函数和工具。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• run.py: 项目启动文件。
• run_all.sh: 批量运行实验的脚本。
• run_single.sh: 单个实验运行的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

run.py

run.py 是项目的启动文件，用于运行单个实验。可以通过命令行参数指定数据集、模型、预测长度和损失函数等。

使用示例

python -u run.py --data_path traffic.csv --model InformerMS --pred_len 192 --loss adaptive

参数说明

• --data_path: 数据集路径。
• --model: 使用的模型名称。
• --pred_len: 预测长度。
• --loss: 损失函数类型。

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所有依赖包及其版本。可以通过以下命令安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

run_all.sh

run_all.sh 是一个批量运行实验的脚本，它会调用 run_single.sh 来提交不同参数的实验任务。实验结果将保存在 results.txt 文件中，日志文件保存在 slurm 目录下。

run_single.sh

run_single.sh 是一个用于提交单个实验任务的脚本，它会根据传入的参数运行 run.py 文件。

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、使用方法和参考文献等信息。

LICENSE

LICENSE 文件是项目的许可证文件，规定了项目的使用和分发条款。

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通过以上内容，您可以了解 Scaleformer 项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本信息，并能够根据需要进行项目的安装和使用。

scaleformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scaleformer