开源项目 `lane-change-prediction-lstm` 使用教程

开源项目 lane-change-prediction-lstm 使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lane-change-prediction-lstm

1. 项目的目录结构及介绍

lane-change-prediction-lstm/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
├── notebooks/
├── src/
│   ├── data/
│   ├── models/
│   └── utils/
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── train.py

• data/: 存放数据文件，包括原始数据(raw/)和处理后的数据(processed/)。
• models/: 存放训练好的模型文件。
• notebooks/: 存放Jupyter笔记本文件，用于数据分析和模型测试。
• src/: 源代码目录，包含数据处理(data/)、模型定义(models/)和工具函数(utils/)。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。
• train.py: 模型训练启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py 是项目的启动文件，负责模型的训练。以下是该文件的主要功能和使用方法：

import argparse
from src.data.data_loader import DataLoader
from src.models.lstm_model import LSTMModel
from src.utils.trainer import Trainer

def main(args):
    data_loader = DataLoader(args.data_dir)
    model = LSTMModel(args.input_size, args.hidden_size, args.num_layers)
    trainer = Trainer(model, data_loader, args.epochs, args.batch_size)
    trainer.train()

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Train LSTM model for lane change prediction")
    parser.add_argument("--data_dir", type=str, default="data/processed", help="Directory of processed data")
    parser.add_argument("--input_size", type=int, default=10, help="Input size of LSTM")
    parser.add_argument("--hidden_size", type=int, default=50, help="Hidden size of LSTM")
    parser.add_argument("--num_layers", type=int, default=2, help="Number of LSTM layers")
    parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="Number of epochs")
    parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=32, help="Batch size")
    args = parser.parse_args()
    main(args)

使用方法

python train.py --data_dir data/processed --input_size 10 --hidden_size 50 --num_layers 2 --epochs 100 --batch_size 32

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过命令行参数进行设置，如上文所述。此外，项目依赖包的配置文件为 requirements.txt，内容如下：

numpy
pandas
scikit-learn
torch
matplotlib

安装依赖

pip install -r requirements.txt

通过以上配置和启动文件的使用，可以顺利进行项目的训练和测试。

lane-change-prediction-lstm LSTM lane-changing detection utilizing highD dataset 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lane-change-prediction-lstm