Spacetimeformer: 多变量时间序列预测的高效Transformer

Spacetimeformer: 多变量时间序列预测的高效Transformer

spacetimeformer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spacetimeformer

1. 项目介绍

Spacetimeformer 是一个基于Transformer架构的深度学习模型，专注于多变量时间序列数据的预测。它结合了Transformer的时间模式学习能力以及Graph Neural Network的空间模式识别，以处理具有连续输入的序列到序列问题，如时间序列预测。该模型采用了一种称为L*N的时空注意力格式，能够在不牺牲性能的前提下处理长序列。

2. 项目快速启动

确保你的环境已安装Python 3.8和PyTorch 1.11.0。要开始使用Spacetimeformer，按照以下步骤操作：

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/QData/spacetimeformer.git
   

2. 创建并激活虚拟环境：

   conda create -n spacetimeformer python==3.8
   conda activate spacetimeformer
   

3. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   pip install -e .
   

4. 运行训练命令（以线性模型在特定数据集上的训练为例）：

   python train.py linear *dataset_name* -h
   

   注意替换*dataset_name*为实际的数据集名称。

3. 应用案例和最佳实践

为了获得最佳结果，我们建议遵循以下实践：

• 使用提供的预训练配置文件进行实验。
• 根据你的GPU资源调整模型的窗口大小和批次大小。
• 在不同时间步长上运行模型，以选择最优的预测间隔。

例子包括在交通流量预测、能源消耗分析等领域的应用，可以通过调整模型参数来适应不同的业务需求。

4. 典型生态项目

Spacetimeformer 可以与其他库结合使用，例如用于数据预处理的Pandas和Numpy，以及用于训练和评估的PyTorch Lightning和TorchMetrics。此外，它可以集成到更广泛的预测工作流中，与Kubernetes或Docker容器化解决方案一起部署，实现自动化的预测服务。

通过将Spacetimeformer与诸如Apache Airflow或Argo Workflows之类的作业调度工具集成，可以构建端到端的时间序列预测管道，实现数据摄取、处理、训练、验证和推理的自动化。

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这个文档提供了一个基本的入门指南，更多详细信息和API文档可访问Spacetimeformer 的官方GitHub页面和相关教程。对于任何问题或贡献意向，请参照项目中的“Developer Guide”部分。

spacetimeformer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spacetimeformer