开源项目 ode-lstms 使用教程

开源项目 ode-lstms 使用教程

ode-lstmsCode repository of the paper Learning Long-Term Dependencies in Irregularly-Sampled Time Series项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/od/ode-lstms

1. 项目的目录结构及介绍

ode-lstms/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── lstm.py
├── notebooks/
│   └── example.ipynb
├── scripts/
│   └── preprocess.py
├── tests/
│   └── test_lstm.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── train.py

• data/: 存放数据文件，包括原始数据和处理后的数据。
• models/: 存放模型相关的代码，如 lstm.py 定义了 LSTM 模型。
• notebooks/: 存放 Jupyter Notebook 文件，如 example.ipynb 提供了示例代码。
• scripts/: 存放预处理脚本，如 preprocess.py 用于数据预处理。
• tests/: 存放测试代码，如 test_lstm.py 用于测试 LSTM 模型。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。
• train.py: 项目启动文件，用于训练模型。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 train.py，该文件主要用于训练 LSTM 模型。以下是 train.py 的主要功能：

• 导入必要的库和模块。
• 加载和预处理数据。
• 定义 LSTM 模型。
• 设置训练参数。
• 训练模型并保存训练结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 requirements.txt 和 setup.py：

• requirements.txt: 列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。
• setup.py: 用于安装项目及其依赖包，可以通过 pip install -e . 命令进行安装。

通过以上配置文件，用户可以方便地安装项目所需的依赖包，并进行项目的安装和运行。

ode-lstmsCode repository of the paper Learning Long-Term Dependencies in Irregularly-Sampled Time Series项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/od/ode-lstms