开源项目 Time-series-prediction 使用教程

开源项目 Time-series-prediction 使用教程

Time-series-predictiontfts: Time series deep learning models in TensorFlow项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/Time-series-prediction

项目目录结构及介绍

Time-series-prediction/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── data/
│   ├── raw/
│   ├── processed/
│   └── external/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   └── trainer.py
├── notebooks/
│   ├── exploration.ipynb
│   └── visualization.ipynb
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── data_processing.py
│   ├── feature_engineering.py
│   └── utils.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── test_data_processing.py
│   └── test_model.py
└── config/
    ├── config.yaml
    └── parameters.json

目录结构说明

• README.md: 项目说明文件。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。
• data/: 数据目录，包含原始数据、处理后的数据和外部数据。
• models/: 模型相关文件，包括模型定义和训练脚本。
• notebooks/: Jupyter Notebook 文件，用于数据探索和可视化。
• src/: 源代码目录，包含数据处理、特征工程和工具函数。
• tests/: 测试代码目录，包含数据处理和模型的测试脚本。
• config/: 配置文件目录，包含项目配置和参数文件。

项目启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 src/ 目录下，具体包括：

• src/data_processing.py: 数据处理脚本，负责数据的加载和预处理。
• src/feature_engineering.py: 特征工程脚本，负责特征的提取和转换。
• src/utils.py: 工具函数脚本，包含一些通用的辅助函数。

启动文件说明

• data_processing.py: 该脚本主要负责从 data/raw/ 目录加载原始数据，并进行必要的预处理，最终将处理后的数据保存到 data/processed/ 目录。
• feature_engineering.py: 该脚本负责从处理后的数据中提取特征，并进行特征转换，以便于模型训练。
• utils.py: 该脚本包含一些通用的辅助函数，如数据加载、保存等。

项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录下，具体包括：

• config.yaml: 项目的主要配置文件，包含数据路径、模型参数等配置信息。
• parameters.json: 模型的参数配置文件，包含模型训练的具体参数。

配置文件说明

• config.yaml: 该文件采用 YAML 格式，定义了项目的主要配置信息，如数据路径、模型参数等。示例如下：

data_path: "data/raw/"
processed_data_path: "data/processed/"
model_path: "models/"

• parameters.json: 该文件采用 JSON 格式，定义了模型训练的具体参数，如学习率、批次大小等。示例如下：

{
    "learning_rate": 0.001,
    "batch_size": 32,
    "epochs": 100
}

通过这些配置文件，用户可以方便地调整项目的数据路径和模型参数，以适应不同的需求和环境。

Time-series-predictiontfts: Time series deep learning models in TensorFlow项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/Time-series-prediction