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修复 SSTBAN 模型的参数使用问题,使用 Libcity 原有的参数进行后续操作,具体修改如下:
修改前
def __init__(self, config): super().__init__(config) self.feature_name = {'X': 'float', 'y': 'float', 'TE': 'int'} self.time_slice_size = self.config.get('time_slice_size', 5) self.num_of_vertices = self.config.get('num_of_vertices', 170) self.num_his = self.config.get('num_his', 36) self.num_pred = self.config.get('num_pred', 36)
def __init__(self, config): super().__init__(config) self.feature_name = {'X': 'float', 'y': 'float', 'TE': 'int'}
这四个参数都是用父类中初始化的参数(time_intervals、num_nodes、input_window、output_window)来替代,并且屏蔽了num_of_vertices 参数配置,也移除了数据集配置文件中的重复配置项 最新数据集配置文件内容如下所示:
num_of_vertices
{ "batch_size": 4, "cache_dataset": true, "num_workers": 0, "pad_with_last_sample": true, "train_rate": 0.6, "eval_rate": 0.2, "scaler": "standard", "load_external": false, "normal_external": false, "ext_scaler": "none", "input_window": 36, "output_window": 36, "add_time_in_day": false, "add_day_in_week": false, "len_closeness": 2, "len_period": 1, "len_trend": 2, "interval_period": 1, "interval_trend": 7 }
修复 SSTBAN 模型的参数使用问题,使用 Libcity 原有的参数进行后续操作,具体修改如下:
修改前
这四个参数都是用父类中初始化的参数(time_intervals、num_nodes、input_window、output_window)来替代,并且屏蔽了
num_of_vertices
参数配置,也移除了数据集配置文件中的重复配置项 最新数据集配置文件内容如下所示: