PyTorch-Transformer-for-RUL-Prediction
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jiaxiang-cheng
找不到模型中decoder模块
你好，jiaxiang 最近了解了一下transformer模型，大都由encoder和decoder模块组成，但是在code中没有找到decoder模块，是什么原因呢？
Hi Tommy! 这个基于Transformer的模型只采用了Transformer的encoder部分，详细模型结构可以看下参考论文，因为Transformer在NLP的应用中例如翻译通常是需要通过decoder来把encoder提取的特征重构成和输入类似的结构，但是在这个应用中我们只需要利用encoder把输入转化成特征然后再用全连接层输出RUL
您好，请问就是只要运行train.py返回的是测试集的RMSE吗，为什么我迭代20次运行出来是30多，还有请问只用训练集和测试集不需要验证集吗
您好，请问就是只要运行train.py返回的是测试集的RMSE吗，为什么我迭代20次运行出来是30多，还有请问只用训练集和测试集不需要验证集吗
您好，train.py里面在每一个epoch后用测试集验证，所以是测试集的RMSE；README中的测试结果只是输出示例，并不代表你能得到的测试结果，示例中比较好的结果有我自己的Innovation无法公开，公开部分为已发表论文的reproduction；验证集是从训练集里选取的，用于在训练过程中验证模型的performance，可自行生成验证集并取消每个训练epoch后验证测试集，但因为数据集不大没有必要，如有需要请自行实验。该项目是复现先前的论文，效果不佳还请多多指教并欢迎一起合作改进~
想再请问您一下，您公开的部分参数是怎么设置的，最好结果是多少呢
您好，公开部分最好结果是21.06，参数设置基本就是现在代码里的，但需要反复试验。
就是我看代码中，每个发动机数据是切片为好多个子数据（每个是3行），然后都是单独输入进网络的，一次只处理一个数据
所以你是指没有batch，是，没有用batch训练
是的，不过我想这样只是运行效率问题，对结果没有太大影响，还有一个问题想请教您一下，就是关于第一步CNN，时间窗是不是取的太小了一点，只有t-1~t+1，这样是不是就没有用transformer的必要了，因为本来transformer就是为了应对长序列的问题，不过我看原论文里也没有提具体时间窗设置的事情，不知道您之前在尝试的时候是否有考虑过这个问题，我也是刚看这篇文章，非常感谢大佬您的代码分享。我现在研一，刚刚接触RUL这个方向，有些问题可能自己理解的也不深，大佬见谅
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Jia-Xiang @.>; 发送时间: 2022年7月20日(星期三) 下午4:08 收件人: @.>; 抄送: @.>; @.>; 主题: Re: [jiaxiang-cheng/PyTorch-Transformer-for-RUL-Prediction] 找不到模型中decoder模块 (#2)
就是我看代码中，每个发动机数据是切片为好多个子数据（每个是3行），然后都是单独输入进网络的，一次只处理一个数据
所以你是指没有batch，是，没有用batch训练
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是的，不过我想这样只是运行效率问题，对结果没有太大影响，还有一个问题想请教您一下，就是关于第一步CNN，时间窗是不是取的太小了一点，只有t-1~t+1，这样是不是就没有用transformer的必要了，因为本来transformer就是为了应对长序列的问题，不过我看原论文里也没有提具体时间窗设置的事情，不知道您之前在尝试的时候是否有考虑过这个问题，我也是刚看这篇文章，非常感谢大佬您的代码分享。我现在研一，刚刚接触RUL这个方向，有些问题可能自己理解的也不深，大佬见谅 … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Jia-Xiang @.>; 发送时间: 2022年7月20日(星期三) 下午4:08 收件人: @.>; 抄送: @.>; @.>; 主题: Re: [jiaxiang-cheng/PyTorch-Transformer-for-RUL-Prediction] 找不到模型中decoder模块 (#2) 就是我看代码中，每个发动机数据是切片为好多个子数据（每个是3行），然后都是单独输入进网络的，一次只处理一个数据 所以你是指没有batch，是，没有用batch训练 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.***>
您提的问题很有意思，我确实有尝试过不同的时间窗，这应该是尝试后选择的设置。我记得这个时间窗有一个问题，就是最后预测的结果其实是对应中间位置时间t的预测，这样的话最后一个预测对应的并不是现在使用周期T的预测，而是T-1，所以如果时间窗选择过长的话会导致最后预测的结果离T比较远。我应该也尝试过每个时间窗选择为t-2到t，这样最后能对应最后的预测结果，但是应该结果不好。欢迎您再尝试并分享
就是我看代码中，每个发动机数据是切片为好多个子数据（每个是3行），然后都是单独输入进网络的，一次只处理一个数据
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "jiaxiang-cheng/PyTorch-Transformer-for-RUL-Prediction" @.>; 发送时间: 2022年7月20日(星期三) 下午3:57 @.>; @.@.>; 主题: Re: [jiaxiang-cheng/PyTorch-Transformer-for-RUL-Prediction] 找不到模型中decoder模块 (#2)
好像并没有实现并行化，每次都是利用一个样本在训练
您说的并行化是指什么
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