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A Fair and Scalable Time Series Forecasting Benchmark and Toolkit.

Results 38 BasicTS issues
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## ToDos - [ ] Add AMP. - [ ] Add more visualization. - [ ] Support hyperparameter search. - [ ] Add PeMSD7(M) and PeMSD7(L). - [ ] Support...

您好,感谢您提供这么完整,清晰的框架。 我注意到目前框架在训练时是固定训练100个epoch,这样是否可能会存在训练不充分的问题?(比如STID 在METR-LA数据集上100个epoch似乎并未训练充分,可能效果还能再继续提升一些),能否加入early stop机制呢?

您好,为什么我的STGCN跑完一次结果以后就不能再跑了,就是之后跑的结果都会保存在第一次的跑完的文件夹里,以至于程序没开始运行就结束吧,然后打印的开头保存在了第一次生成的文件夹中,而别的模型没有这个问题

请问如何控制训练集,验证集,测试集drop_last为True or False。您跑实验时候这三部分默认是True还是False呢

作者您好,想请教关于数据集配置中 GWnet模型下面PEMS04文件的配置中包含以下两个参数 CFG.MODEL.FORWARD_FEATURES = [0, 1] CFG.MODEL.TARGET_FEATURES = [0] 其中PPEMS04数据集处理的时候生成的数据形状为最后的特征维度为1,但是使用GWnet模型的输入特征维度为2,为什么数据集处理后为1,但是CFG.MODEL.FORWARD_FEATURES = [0, 1]设置为前两个维度的特征,就可以输入2个特征维度的数据。该参数作用于哪部分? 希望您能解答我的困惑!!

我安装好环境之后使用`torch.cuda.isavailable()`确认gpu环境安装成功,但在train过程中,easytorch还是找不到gpu。麻烦请教一下是为什么 ![image](https://github.com/zezhishao/BasicTS/assets/77760732/2ed53285-cf62-43aa-aa0b-f1a0a840bd05)

优化 BasicTS 的数据预处理,统一即使处理和前处理到统一处理; 在预处理的过程中,不改变data 的值;(可能需要去修改 scripts)。在每一次 forward 的过程中,自动去进行即时归一化;根据CFG 的参数或者文件是否存在,来确定如何进行归一化。

1. 两个任务的结果都没有具体说明历史步数和预测步数各是多少,或是平均结果? 2. Long Time- Series Forecasting结果中MAE很大,而论文中MAE,MSE都是小于1的。

您代码中的学习率衰减器为 CFG.TRAIN.LR_SCHEDULER.TYPE = "MultiStepLR" CFG.TRAIN.LR_SCHEDULER.PARAM = { "milestones": [30, 40, 45], "gamma": 0.1 } 请问如何更改成 torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=False, threshold=0.001, threshold_mode='rel', cooldown=0, min_lr=2e-6, eps=1e-08)这种 或者别的学习率衰减器