Timer: 大时间序列模型项目教程

Timer: 大时间序列模型项目教程

Large-Time-Series-Model Official code, datasets and checkpoints for "Timer: Generative Pre-trained Transformers Are Large Time Series Models" (ICML 2024) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/Large-Time-Series-Model

1. 项目目录结构及介绍

本项目目录结构如下：

• data_provider: 包含数据处理相关的代码，例如数据加载器。
• examples: 存放示例代码，用于展示如何使用模型进行不同任务。
• exp: 实验相关代码，包括训练、测试等。
• figures: 存储项目相关的图表和可视化结果。
• layers: 自定义的神经网络层。
• models: 定义模型的代码。
• scripts: 运行实验的脚本，包括训练、预测等。
• utils: 工具函数，例如数据预处理和数据可视化。
• .gitignore: 指定Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文件。
• requirements.txt: 项目的依赖文件，指定运行项目所需的Python包。
• run.py: 项目的入口文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是run.py。这个文件通常用于启动项目的核心功能，例如模型的训练或预测。具体的使用方法可能会根据项目的具体需求而有所不同。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常用于设置项目的运行参数，例如模型的超参数、数据处理方式等。在本项目中，虽然没有明确的配置文件，但是可以在代码中找到一些关键的配置部分：

• requirements.txt: 这个文件列出了项目依赖的Python包，是配置Python环境的重要文件。
• 在scripts目录下的各个脚本文件中，通常会包含一些配置信息，如数据集路径、模型参数等。

这些配置信息可以通过修改脚本文件中的相应变量来进行调整，以满足不同的实验需求。在实际使用中，建议将这些配置信息封装到一个配置文件中，以便更好地管理项目配置。

Large-Time-Series-Model Official code, datasets and checkpoints for "Timer: Generative Pre-trained Transformers Are Large Time Series Models" (ICML 2024) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/Large-Time-Series-Model