【亲测免费】 开源项目常见问题解决方案：Anomaly-Transformer

1. 项目基础介绍

Anomaly-Transformer 是一个用于时间序列异常检测的开源项目，它基于 Transformer 架构，并引入了 Association Discrepancy 作为固有的区分标准。该项目旨在无监督的情况下检测时间序列数据中的异常点。项目主要使用的编程语言是 Python。

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一：项目环境搭建

问题描述： 新手在搭建项目环境时可能会遇到依赖库安装错误或版本冲突。

解决步骤：

1. 确保安装了正确版本的 Python（3.6 及以上）。
2. 使用项目推荐的 PyTorch 版本（1.4.0 及以上）。
3. 克隆项目后，在项目根目录下运行 pip install -r requirements.txt 来安装所有必要的依赖库。

问题二：数据集下载和准备

问题描述： 新手可能不知道如何获取和准备项目所需的数据集。

解决步骤：

1. 根据项目说明，数据集可以从 Google Cloud 下载，具体数据集包括 SMD、MSL、SMAP 和 PSM。
2. 对于 SWaT 数据集，需要按照官方教程申请。
3. 下载数据集后，确保数据集格式符合项目要求，并放置在正确的目录下。

问题三：运行脚本报错

问题描述： 新手在尝试运行项目提供的脚本时可能会遇到错误。

解决步骤：

1. 检查脚本是否有语法错误，确保 Python 环境和依赖库都正确安装。
2. 按照项目说明，运行以下命令来执行不同数据集的实验脚本：

   bash scripts/SMD.sh
   bash scripts/MSL.sh
   bash scripts/SMAP.sh
   bash scripts/PSM.sh
   

3. 如果遇到具体的错误信息，可以查看项目 GitHub 仓库的 issues 部分，看看是否有类似问题的解决方案。

请确保按照项目文档的指示逐步操作，并在遇到问题时参考项目的 issues 和官方文档来获得帮助。