开源项目DMVST-Net常见问题解决方案

开源项目DMVST-Net常见问题解决方案

DMVST-Net DMVST-Net for AAAI 2018 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dm/DMVST-Net

1. 项目基础介绍

DMVST-Net（Deep Multi-View Spatial-Temporal Network）是一个用于出租车需求预测的深度学习模型。该项目基于2018年AAAI会议上发表的论文《Deep Multi-View Spatial-Temporal Network for Taxi Demand Prediction》实现。项目使用Python编程语言，主要依赖于Keras和TensorFlow框架。

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一：项目依赖安装问题

问题描述： 新手在安装项目所需的依赖库时遇到问题。

解决步骤：

1. 确保安装了Python 2.7（建议使用Anaconda）。
2. 使用pip安装所需的依赖库：

   pip install keras>=2.0.8 tensorflow>=1.3.0
   

3. 如果使用的是虚拟环境，确保在正确的环境中安装依赖。

问题二：无法找到数据集

问题描述： 新手无法找到项目所需的原始数据集。

解决步骤：

1. 由于隐私政策，项目没有提供原始数据集。
2. 可以尝试申请类似类型的数据，例如在滴滴出行的官方网站上。
3. 如果无法获得原始数据，可以尝试使用公开的出租车数据集进行实验。

问题三：代码运行错误

问题描述： 新手在运行项目代码时遇到错误。

解决步骤：

1. 首先检查是否正确安装了所有依赖库。
2. 确保代码中的路径设置正确，如数据集路径、模型保存路径等。
3. 如果遇到具体的错误信息，可以查看项目的issue页面寻找是否有类似问题的解决方案。
4. 如果在issue页面中没有找到解决方案，可以在GitHub上创建一个新的issue，详细描述遇到的问题，等待社区的帮助。

DMVST-Net DMVST-Net for AAAI 2018 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dm/DMVST-Net