如何調用現有的stgcn代碼

本教程介紹了調用現有的 stgcn 代碼進行時間序列預測的步驟：安裝依賴項：pip install numpy pandas sklearn獲取 stgcn 代碼：下載或克隆代碼倉庫數據準備：將數據保存爲 csv 或 numpy 數組創建 stgcn 模型：導入模型類並實例化模型加載數據：將數據轉換爲模型可接受的格式訓練模型：使用訓練數據訓練 stgcn 模型預測：使用訓練好的模型對新數據進行預測評估結果：使用度量評估預測性能

如何調用現有的 STGCN 代碼

STGCN（時空圖卷積網絡）是一種廣泛用於時間序列預測的深度學習模型。在本教程中，我們將介紹如何調用現有的 STGCN 代碼進行時間序列預測。

1. 安裝依賴項

首先，安裝必要的依賴項：

pip install numpy pandas sklearn

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2. 獲取 STGCN 代碼

下載或克隆 STGCN 代碼倉庫。例如，[STGCN PyTorch 官方倉庫](https://github.com/sthalles/PyTorch-STGCN)。

3. 數據準備

將您的時間序列數據保存爲 CSV 或 NumPy 數組。確保數據包含時間戳和預測目標。

4. 創建 STGCN 模型

導入 STGCN 模型類：

from stgcn.model import STGCN

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實例化一個 STGCN 模型並指定參數，例如層數、濾波器數和時間窗口大小：

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

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5. 加載數據

加載您的時間序列數據並將其轉換爲 STGCN 模型可以接受的格式。這通常涉及將數據放入張量或數據幀中。

6. 訓練模型

使用訓練數據訓練 STGCN 模型：

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

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7. 預測

使用訓練好的模型對新的時間序列數據進行預測：

y_pred = model.predict(X_test)

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8. 評估結果

使用適當的度量（例如，均方根誤差或平均絕對誤差）評估預測結果。

以上就是如何調用現有的stgcn代碼的詳細內容，更多請關注本站其它相關文章！