Darts 库安装与使用指南

Darts 库安装与使用指南

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dar/darts

1. 项目目录结构及介绍

Darts 是一个用于时间序列预测和异常检测的 Python 库。其主要目录结构如下：

darts/
├── examples/          # 包含示例代码
├── src/                # 存放源代码
│   ├── darts/           # 主要库代码
│   │   ├── models/      # 预测模型
│   │   ├── utils/       # 工具函数
│   │   └── ...          # 其他子模块
├── tests/              # 测试代码
└── docs/               # 文档资料
    ├── source/         # markdown 格式的文档源码
    └── build/           # 构建后的 HTML 文档

重要文件说明:

• src/darts/models: 存放各种时间序列预测模型，如 ARIMA、RNN 等。
• examples: 提供了多种示例，展示如何使用 Darts 进行预测和异常检测。
• docs/source: 包含所有 Markdown 格式的文档，可以用来理解库的功能和用法。

2. 项目的启动文件介绍

Darts 不包含传统的命令行启动文件，因为它是一个 Python 模块。通常，通过在 Python 脚本中导入 darts 库来开始使用它。例如，创建一个新的预测任务的脚本可能如下所示：

import darts
# 接下来的代码将依赖于你的具体任务，比如加载数据、创建 TimeSeries 对象、训练模型等

你可以参考 examples 目录下的脚本来了解实际应用场景。

3. 项目的配置文件介绍

Darts 并不直接使用配置文件。它通过 Python 的类和方法进行参数设置。例如，当创建一个预测模型时，可以通过构造函数传递参数，或者在调用 fit() 和 predict() 方法时指定参数。以下是一个设置 RNN 模型超参数的例子：

from darts.models import RNN
model = RNN(input_chunk_length=30, n_epochs=100)

这里的 input_chunk_length 和 n_epochs 分别是 RNN 模型的输入序列长度和训练轮数。

如果你想在应用级别定义全局配置，可以使用 Python 的环境变量或字典来存储配置并根据需要导入它们。这将帮助你在不同环境中复用相同的设置。

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以上就是关于 Darts 库的基本安装和使用指导。要深入了解该项目，建议阅读官方文档和示例代码，以便更好地利用其功能。

darts Differentiable architecture search for convolutional and recurrent networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dar/darts