AGCRN模型安装与使用指南

AGCRN模型安装与使用指南

AGCRN项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/AGCRN

一、项目的目录结构及介绍

AGCRN (Adaptive Graph Convolutional Recurrent Network) 是一种用于交通流量预测的深度学习模型,它采用自适应图卷积和循环神经网络的结合来捕捉交通序列数据的空间和时间特性.以下是该项目的主要目录结构及其功能概述:

• data: 包含PEMSD4 和 PEMS D8 数据集,这些是实验中使用的交通流量数据集.

  • PEMSD4: PEMS D4 数据集(具体描述)
  • PEMSD8: PEMS D8 数据集(具体描述)

• lib: 包含了自定义模块,包括数据加载、数据预处理、规范化以及评估指标等.

  • data_loader.py: 负责加载和准备数据集的数据加载器.
  • preprocess.py: 处理数据预处理操作.
  • normalization.py: 执行数据标准化或归一化过程.
  • evaluate.py: 定义性能评价指标.

• model: 包含AGCRN模型的实现.

  • agcrn_model.py: 实现了AGCRN模型的主体部分.
  • napl_module.py: NAPL(节点自适应参数学习)模块的具体实现.
  • dagg_module.py: DAGG(数据自适应图生成)模块的实现细节.

此外还有其他一些重要文件:

• .DS_Store: Mac系统下默认创建的隐藏文件,用于保存文件夹的状态设置.
• LICENSE: 开源许可证文件.
• README.md: 项目简介文档,通常包含项目的简述、安装步骤和运行说明.
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的第三方库及其版本.

二、项目的启动文件介绍

主要启动脚本位于项目根目录下,通常是通过Python命令调用来执行训练和测试流程.在model目录下的agcrn_model.py是核心逻辑所在,这里包含了整个AGCRN模型的构建和训练流程.

启动指令示例

通过命令行输入以下指令来进行模型训练:

python agcrn_train.py --config_file=conf/PEMSD4.yaml

这里的agcrn_train.py是主入口点,负责解析配置并初始化模型进行训练.--config_file指定了配置文件的位置,该配置文件包含了模型的各种超参数设定.

三、项目的配置文件介绍

AGCRN 的配置文件存储在conf目录内,例如PEMSD4.yaml,它是YAML 格式的文本文件,用于指定模型的所有参数如:

• 输入和输出维度(input_dim, output_dim)
• 训练轮数(num_epochs)
• 学习率(learning_rate)
• 批大小(batch_size)
• 是否使用GPU(use_gpu)

配置文件提供了高度定制化的训练环境调整,确保能够针对不同数据集优化模型性能.

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此文档旨在帮助新用户快速了解和上手AGCRN项目的文件组织结构和关键组件功能,从而顺利地进行模型训练和预测工作.

如果你有任何疑问或者遇到任何问题,欢迎查阅项目Issue页面或提交新的Issue寻求帮助.

AGCRN项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/AGCRN