开源项目：Graph Weather - 基于PyTorch的全球天气预测模型指南

开源项目：Graph Weather - 基于PyTorch的全球天气预测模型指南

graph_weatherPyTorch implementation of Ryan Keisler's 2022 "Forecasting Global Weather with Graph Neural Networks" paper (https://arxiv.org/abs/2202.07575)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graph_weather

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项目简介

Graph Weather 是一个基于 PyTorch 的实现，它将 Ryan Keisler 在 2022 年提出的“使用图神经网络进行全球天气预报”的研究转化为可操作的代码库(论文链接)。此项目旨在通过数据驱动的方法预测全球天气，其性能已超越其他数据驱动方法，并且在特定评价标准下接近专业物理模型如GFS和ECMWF的水平。

目录结构及介绍

以下是 Graph Weather 项目的基本目录结构及其简要说明：

graph_weather/
│
├── README.md           - 项目介绍和快速入门指南。
├── requirements.txt    - 项目运行所需的Python包列表。
├── setup.py            - 安装脚本，用于设置项目环境。
├── graph_weather       - 包含主模型类和其他核心功能的模块。
│   ├── __init__.py
│   └── GraphWeatherForecaster.py  - 预测模型的实现。
│   └── GraphWeatherAssimilator.py - 含有观测同化功能的模型实现。
├── models              - 模型架构相关的文件夹。
│   ├── __init__.py
│   └── losses.py       - 自定义损失函数，如NormalizedMSELoss。
├── tests               - 单元测试相关文件。
├── examples            - 使用示例或教程。
├── environment_*.yml   - 环境配置文件，用于设置开发环境（CPU/CUDA）。
├── LICENSE             - 许可证文件，使用MIT许可证。
└── ...

项目的启动文件介绍

主要的启动点不在单独标记的“启动文件”中，而是通过Python脚本或Jupyter Notebook直接调用graph_weather.GraphWeatherForecaster或graph_weather.GraphWeatherAssimilator来开始实验。例如，你可以创建一个新的Python文件并导入这些类以开始使用模型，如示例所示：

from graph_weather import GraphWeatherForecaster
# 初始化模型、准备特征和目标变量，然后执行训练或预测步骤。

如果你正在开发新功能或进行测试，可能会直接编辑或运行位于tests或examples中的脚本。

项目的配置文件介绍

配置并非集中在一个文件中，而是分散在不同部分：

• 环境配置：通过environment_cpu.yml 和 environment_cuda.yml 文件来管理依赖环境，这适用于使用Conda或类似的环境管理系统来设定一致的开发和运行环境。
• 模型配置：模型的配置参数通常是在实例化GraphWeatherForecaster或GraphWeatherAssimilator时通过参数传递的，比如节点特征、位置信息等，并非静态配置文件。
• 自定义设置：对于特定实验或应用，用户可能需要调整模型超参数或自定义损失函数等，这些调整通常在编写脚本时完成，而不是通过预设的配置文件。

总结来说，Graph Weather项目鼓励通过编程方式配置和控制模型的细节，而非依赖于传统的配置文件结构，这样的设计更适应于机器学习和深度学习项目中灵活多变的实验需求。

graph_weatherPyTorch implementation of Ryan Keisler's 2022 "Forecasting Global Weather with Graph Neural Networks" paper (https://arxiv.org/abs/2202.07575)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graph_weather