比较 TCN、GRU、GCN、TGCN、 TCN+GCN 在 交通流量预测方面的准确率效果。
Fork frame from T-GCN-PyTorch
- numpy
- matplotlib
- pandas
- torch
- pytorch-lightning>=1.3.0
- torchmetrics>=0.3.0
- python-dotenv
pip install -r requirements.txt- 通过 目录下tasks/ supervised.py 25行进入 lighting.py
- 修改工具包文件 lighting.py 1688行, 加入 hp.pop('model')
- 若在服务器，无法通过编译器打开代码，需到 anaconda3/envs/tgcn（自己环境名）/lib/python3.6/site-packages/pytorch_lightning/core/lightning.py 内通过 vim 编辑,在 1688 行加入 hp.pop('model')
# GCN
$ python main.py --model_name GCN --max_epochs 3000 --learning_rate 0.001 --weight_decay 0 --batch_size 64 --hidden_dim 100 --settings supervised --gpus 1 --pre_len 1
# GRU
$ python main.py --model_name GRU --max_epochs 3000 --learning_rate 0.001 --weight_decay 1.5e-3 --batch_size 64 --hidden_dim 100 --settings supervised --gpus 1 --pre_len 1
# T-GCN
$ python main.py --model_name TGCN --max_epochs 3000 --learning_rate 0.001 --weight_decay 0 --batch_size 32 --hidden_dim 64 --loss mse_with_regularizer --settings supervised --gpus 1 --pre_len 1
# TCN
$ python main.py --model_name TCN --max_epochs 3000 --learning_rate 0.001 --weight_decay 0 --batch_size 64 --hidden_dim 100 --settings supervised --gpus 1 --pre_len 1
# MSTTGCN
$ python main.py --model_name MSTTGCN --max_epochs 3000 --learning_rate 0.001 --weight_decay 0 --batch_size 32 --hidden_dim 64 --loss mse --settings supervised --gpus 1 --pre_len 1
# TCGCN
$ python main.py --model_name TCGCN --max_epochs 3000 --learning_rate 0.001 --weight_decay 0 --batch_size 32 --hidden_dim 64 --loss mse --settings supervised --gpus 1 --pre_len 1
| 参数名称 | 参数说明 | 输入 |
|---|---|---|
| model_name | 使用模型 | GCN,GRU,TGCN,TCN,MSTTGCN |
| data | 使用数据 | shenzhen, losloop, wenyi, allday |
| split_ratio | 数据集分割率 | 默认0.8，即 train:test =8:2 |
| normalize | 数据集是否正则化 | 默认True |
| seq_len | 预测的时间跨度 | 默认12, 即用12行数据去进行预测 |
| pre_len | 被预测的时间跨度 | 默认1 即预测之后的一行数据 |
| max_epochs | 训练次数 | 整数, 自己设置 |
| learning_rate | 学习率 | 默认0.001 |
| weight_decay | 权重衰减 | 默认0.0015 |
| batch_size | 总训练样本数/一次epoch的训练次数 | 合适的batch size范围主要和收敛速度、随机梯度噪音有关。 |
| hidden_dim | 隐藏层维度 | 默认64 |
| settings | 训练方法 | 默认supervised，监督学习，暂时仅支持监督学习 |
| loss | 损失函数计算 | mse,mse_with_regularizer 暂时支持两种计算方式 |
| gpus | GPU使用数量 | 整数 默认不使用 |
| tcn_len | 使用TCN和MSTTGCN时，会用到卷积层，卷积层长度 | 默认4 |
| tcn_wid | 使用TCN和MSTTGCN时，会用到卷积层，卷积层维度 | 默认10 |
| log_path | 日志地址 | 默认 lightning_logs/ |
| 训练完或中断是否发送邮件 | 需创建.env文件进行配置 |
训练完成后会在 lightning_logs/下生成version_xxx文件，通过命令行运行
通过地址 http://localhost:6006/ 可进行可视化效果的查看
$ tensorboard --logdir lightning_logs/version_0
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