Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction 项目教程

Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction 项目教程

Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-PredictionThis is a list of papers related to traffic agent trajectory prediction. 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction

1. 项目的目录结构及介绍

Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction/
├── data/
│   ├── dataset1/
│   └── dataset2/
├── models/
│   ├── model1.py
│   └── model2.py
├── configs/
│   ├── config1.yaml
│   └── config2.yaml
├── utils/
│   ├── helper.py
│   └── tools.py
├── main.py
├── README.md
└── LICENSE

目录结构介绍

• data/: 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。
• models/: 存放模型定义的Python文件。
• configs/: 存放配置文件，使用YAML格式。
• utils/: 存放辅助工具和函数。
• main.py: 项目的启动文件。
• README.md: 项目说明文档。
• LICENSE: 项目许可证。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、训练模型和评估模型。以下是主要功能模块：

import argparse
from configs.config_loader import load_config
from data.data_loader import load_data
from models.model_loader import load_model
from utils.trainer import train_model
from utils.evaluator import evaluate_model

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Traffic Agent Trajectory Prediction")
    parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="Path to the config file")
    args = parser.parse_args()

    config = load_config(args.config)
    data = load_data(config)
    model = load_model(config)

    train_model(model, data, config)
    evaluate_model(model, data, config)

if __name__ == "__main__":
    main()

功能介绍

• 参数解析: 通过命令行参数指定配置文件路径。
• 配置加载: 从指定路径加载配置文件。
• 数据加载: 根据配置加载数据集。
• 模型加载: 根据配置加载模型。
• 模型训练: 使用加载的数据和模型进行训练。
• 模型评估: 使用加载的数据和模型进行评估。

3. 项目的配置文件介绍

configs/config1.yaml

model:
  name: "LSTM"
  params:
    hidden_size: 128
    num_layers: 2

data:
  dataset: "dataset1"
  batch_size: 32

train:
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001

eval:
  metrics: ["MAE", "MSE"]

配置文件介绍

• model: 定义模型的名称和参数。
  • name: 模型名称，如 "LSTM"。
  • params: 模型的具体参数，如隐藏层大小和层数。
• data: 定义数据集和批次大小。
  • dataset: 数据集名称。
  • batch_size: 批次大小。
• train: 定义训练参数，如训练轮数和学习率。
  • epochs: 训练轮数。
  • learning_rate: 学习率。
• eval: 定义评估指标，如平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）。

通过以上配置文件，可以灵活地调整模型和训练参数，以适应不同的需求和数据集。

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