如何调用现有的stgcn代码

本教程介绍了调用现有的 stgcn 代码进行时间序列预测的步骤：安装依赖项：pip install numpy pandas sklearn获取 stgcn 代码：下载或克隆代码仓库数据准备：将数据保存为 csv 或 numpy 数组创建 stgcn 模型：导入模型类并实例化模型加载数据：将数据转换为模型可接受的格式训练模型：使用训练数据训练 stgcn 模型预测：使用训练好的模型对新数据进行预测评估结果：使用度量评估预测性能

如何调用现有的 STGCN 代码

STGCN（时空图卷积网络）是一种广泛用于时间序列预测的深度学习模型。在本教程中，我们将介绍如何调用现有的 STGCN 代码进行时间序列预测。

1. 安装依赖项

首先，安装必要的依赖项：

pip install numpy pandas sklearn

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2. 获取 STGCN 代码

下载或克隆 STGCN 代码仓库。例如，[STGCN PyTorch 官方仓库](https://github.com/sthalles/PyTorch-STGCN)。

3. 数据准备

将您的时间序列数据保存为 CSV 或 NumPy 数组。确保数据包含时间戳和预测目标。

4. 创建 STGCN 模型

导入 STGCN 模型类：

from stgcn.model import STGCN

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实例化一个 STGCN 模型并指定参数，例如层数、滤波器数和时间窗口大小：

model = STGCN(num_nodes=n_nodes, num_features=n_features, num_layers=3, num_filters=32, temporal_window=5)

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5. 加载数据

加载您的时间序列数据并将其转换为 STGCN 模型可以接受的格式。这通常涉及将数据放入张量或数据帧中。

6. 训练模型

使用训练数据训练 STGCN 模型：

model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=64)

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7. 预测

使用训练好的模型对新的时间序列数据进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)

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8. 评估结果

使用适当的度量（例如，均方根误差或平均绝对误差）评估预测结果。

以上就是如何调用现有的stgcn代码的详细内容，更多请关注本站其它相关文章！