time_series_augmentation 的安装和配置教程

1. 项目基础介绍和主要编程语言

time_series_augmentation 是一个开源项目，它收集了多种时间序列数据增强方法，并提供了一个使用 Keras 框架的示例。该项目主要针对时间序列数据的分类问题，通过数据增强技术提高神经网络模型的泛化能力。该项目的主要编程语言是 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

项目使用了以下关键技术和框架：

• 时间序列数据增强：通过时间扭曲、抖动等手段对时间序列数据进行增强，以提高模型的鲁棒性。
• Keras：一个高级神经网络API，旨在快速构建和迭代深度学习模型。
• TensorFlow：一个开源的软件库，用于数据流编程和不同类型的计算，是 Keras 的后端之一。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下环境：

• Python 3.6.9
• TensorFlow 2.4.1
• Keras 2.2.4

此外，还需要安装以下依赖库：

• numpy 1.19.5
• matplotlib 2.2.2
• scikit-image 0.15.0
• tqdm

安装步骤

1. 安装所需的 Python 库：

pip install tensorflow-gpu==2.4.1 keras==2.2.4 numpy==1.19.5 matplotlib==2.2.2 scikit-image==0.15.0 tqdm

2. 克隆项目到本地：

git clone https://github.com/uchidalab/time_series_augmentation.git
cd time_series_augmentation

3. 如果您希望使用 Docker 环境，可以构建 Docker 镜像并运行：

cd docker
sudo docker build -t tsa .
docker run --runtime nvidia -rm -it -p 127.0.0.1:8888:8888 -v `pwd`:/work -w /work tsa jupyter notebook --allow-root

注意：较新版本的 Docker 可能需要使用 --gpus all 替代 --runtime nvidia。

4. 下载 UCR 时间序列档案 2018 数据集，并解压到项目中的 data 文件夹。

5. 使用项目提供的脚本训练模型，例如，要在 Jittering 增强下训练一个 VGG 模型：

python3 main.py --gpus=0 --dataset=CBF --preset_files --ucr2018 --normalize_input --train --save --jitter --augmentation_ratio=4 --model=vgg

请根据需要调整参数以适应不同的训练需求。

完成以上步骤后，您就可以开始使用 time_series_augmentation 项目进行时间序列数据的增强和模型训练了。