Open HaibingJin opened 1 year ago
您好,我在跑实验结果的时候,使用您给的参数:
python main.py --dataset METR-LA --seed 42 --model_name SplitFedAvgNodePredictor --base_model_name GRUSeq2SeqWithGraphNet --batch_size 128 --server_batch_size 48 --hidden_size 64 --suffix mp --use_curriculum_learning --mp_worker_num 16 --sync_every_n_epoch 1 --server_epoch 1 --gcn_on_server --gpus 0, --max_epochs 500 --early_stop_patience 20 --gru_num_layers 1 得到了如下图所示的结果: 很奇怪为什么train loss会这样,请问您在做实验的时候有出现这个问题吗?这个应该如何解释
我也一样,而且我发现他的数据比原始数据多一个attr维度,请问你知道这个维度代表什么吗?DCRNN 中提供的原始数据貌似没有这个维度
attr是数据的属性维度,METR-LA数据集除了交通流没有其他维度,所以在实际实现的时候这个attr属性值都是0,也可以删掉它。
请问这份代码要运行多久,我跑了十几个小时没有结果
您好,我在跑实验结果的时候,使用您给的参数:
CNFGNN (64K + 1M)
python main.py --dataset METR-LA --seed 42 --model_name SplitFedAvgNodePredictor --base_model_name GRUSeq2SeqWithGraphNet --batch_size 128 --server_batch_size 48 --hidden_size 64 --suffix mp --use_curriculum_learning --mp_worker_num 16 --sync_every_n_epoch 1 --server_epoch 1 --gcn_on_server --gpus 0, --max_epochs 500 --early_stop_patience 20 --gru_num_layers 1 得到了如下图所示的结果: 很奇怪为什么train loss会这样,请问您在做实验的时候有出现这个问题吗?这个应该如何解释