Graph_Convolutional_LSTM 项目使用教程

Graph_Convolutional_LSTM 项目使用教程

Graph_Convolutional_LSTMTraffic Graph Convolutional Recurrent Neural Network项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Graph_Convolutional_LSTM

1. 项目的目录结构及介绍

Graph_Convolutional_LSTM 项目的目录结构如下：

Graph_Convolutional_LSTM/
├── Code_V1/
├── Code_V2/
├── Images/
├── LICENSE
├── README.md
└── Data/

目录介绍

• Code_V1/: 包含第一版本的代码，使用 Python 3.6.1 和 PyTorch 0.3.0。
• Code_V2/: 包含第二版本的代码，使用 Python 3.6.1 和 PyTorch 0.4.1。
• Images/: 存放项目相关的图片文件。
• LICENSE: 项目的 MIT 许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• Data/: 存放项目使用的数据文件，包括 loop detector 数据和网络拓扑信息。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于 Code_V2/ 目录下，主要文件包括：

• main.py: 主程序文件，用于启动和运行模型。
• model.py: 定义了 Traffic Graph Convolutional LSTM 模型的结构。
• utils.py: 包含一些辅助函数和工具。

启动步骤

1. 确保已安装 Python 3.6.1 和 PyTorch 0.4.1。
2. 下载 loop detector 数据和网络拓扑信息，并放入 Data/ 目录。
3. 在终端中导航到 Code_V2/ 目录。
4. 运行 main.py 文件：

python main.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 Code_V2/ 目录下，主要配置文件包括：

• config.py: 包含模型的参数配置，如学习率、批次大小、训练轮数等。

配置文件示例

# config.py

# 训练参数
learning_rate = 0.001
batch_size = 32
num_epochs = 100

# 模型参数
hidden_size = 128
num_layers = 2

修改配置

根据需要修改 config.py 文件中的参数，以调整模型的训练和运行行为。

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以上是 Graph_Convolutional_LSTM 项目的基本使用教程，希望对您有所帮助。

Graph_Convolutional_LSTMTraffic Graph Convolutional Recurrent Neural Network项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Graph_Convolutional_LSTM