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# Traffic Wheel 交通轮
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# 依赖环境
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支持python 3.10以上版本。
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使用conda创建基本环境
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conda create -n trafficwheel python=3.10
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pip下载安装包
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pip install pyyaml tqdm statsmodels h5py kagglehub torch torchvision torchaudio torchdiffeq fastdtw notebook
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# 快速开始
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参考baseline.ipynb中的命令执行，或者使用下面的命令：（请确保当前目录为TrafficWheel）
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python run.py --model {model_name} --dataset {dataset_name} --mode {train, test} --device {cuda:0}
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- model_name: 目前支持：DSANET、STGCN、DCRNN、 GWN(GraphWaveNet)、STSGCN、AGCRN、STFGNN、STGODE、STGNCDE、DDGCRN、TWDGCN
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- dataset_name目前支持：PEMSD3，PEMSD4、PEMSD7、PEMSD8
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- mode：train为训练模型，test为测试模型。测试模型需要在pre-train文件中找到模型的pth存档。
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- device: 支持'cpu'、'cuda:0'、‘cuda:1’ ... 取决于机器卡数
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# 测试模型
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在实验结束后，模型的存档文件会被保存在 `experiments/dataset/训练时间 `文件夹下，共有4个文件。
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- best_model.pth 保存了使验证集效果最好的checkpoint
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- best_test_model.pth 保存了使测试集的效果最好的checkpoint
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- DATASET.yaml 存放了训练模型时所使用的参数
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- run.log 记录了训练日志。
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可以创建`pre-train/{dataset_name}`文件夹，把整个文件夹的内容拷贝到`experiments/dataset/训练时间 `文件夹下的内容全部拷贝到`pre-train/{dataset_name}`里面。之后就可以在命令中调用` --model test`进行测试。
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