Go to file
czzhangheng 726e6dee3c 保持原始配置 2025-11-15 19:36:48 +08:00
data_provider Add files via upload 2025-09-15 20:17:23 +08:00
figures Add files via upload 2025-09-15 20:36:18 +08:00
models 修复bug,np.Inf 2025-11-09 09:33:22 +08:00
scripts chore: initialize repo, add .gitignore, data scripts 2025-09-17 14:00:51 +00:00
utils 修复bug,np.Inf 2025-11-09 09:33:22 +08:00
.gitignore chore: initialize repo, add .gitignore, data scripts 2025-09-17 14:00:51 +00:00
README.md 保持原始配置 2025-11-15 19:36:48 +08:00
prepare_pems_bay.py 保持原始配置 2025-11-15 19:36:48 +08:00
requirements.txt 修复bug,np.Inf 2025-11-09 09:33:22 +08:00
run.py Add files via upload 2025-09-15 20:17:23 +08:00

README.md

RePST 修复版

准备GPT-2预训练权重

mkdir GPT-2
wget https://huggingface.co/openai-community/gpt2/resolve/main/config.json?download=true -O ./GPT-2/config.json
wget https://huggingface.co/openai-community/gpt2/resolve/main/pytorch_model.bin?download=true -O ./GPT-2/pytorch_model.bin

准备PEMS-BAY数据集按照BasicTS方法准备

Google Drive 可使用gdown下载。 解压后,确保 ./datasets/PEMS-BAY 文件夹内具有 adj_mx.pkl, data.dat, desc,json文件 然后运行脚本

python prepare_pems_bay.py

在PEMS-BAY数据集文件夹下生成 train.npz, val.npz, test.npz

根据BasicTS仓库配置BasicTS环境亦或是使用

pip install -r requirements.txt

我是直接使用现有的BasicTS环境因此没有做过测试

创建log文件夹到项目仓库

mkdir log

开跑

python run.py --root_path datasets --data_path PEMS-BAY --device cuda:0 --seq_len 24 --pred_len 24