TimeSeriesForecasting-DeepLearning 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

TimeSeriesForecasting-DeepLearning/
├── data/
│   ├── experiments/
│   └── experiments_transformers/
├── results/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── 其他文件和目录

目录结构说明

• data/: 存放实验数据和实验配置文件的目录。

  • experiments/: 存放实验数据和配置文件。
  • experiments_transformers/: 存放与Transformer模型相关的实验数据和配置文件。

• results/: 存放实验结果的目录。

• .gitignore: Git忽略文件，指定哪些文件和目录不需要被Git跟踪。

• LICENSE: 项目许可证文件，本项目使用MIT许可证。

• README.md: 项目介绍和使用说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目中没有明确的“启动文件”，因为这是一个实验性的深度学习项目，通常需要根据具体的实验需求来编写和运行代码。你可以根据实验需求在experiments/或experiments_transformers/目录下找到相应的Python脚本或Jupyter Notebook文件来启动实验。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有明确的“配置文件”，因为配置通常是根据具体的实验需求在代码中动态设置的。你可以在experiments/或experiments_transformers/目录下的Python脚本或Jupyter Notebook文件中找到相关的配置代码。

例如，在实验脚本中，你可能会看到类似以下的配置代码：

# 设置实验参数
batch_size = 32
learning_rate = 0.001
num_epochs = 100

这些参数可以根据实验需求进行调整。

总结

本教程介绍了TimeSeriesForecasting-DeepLearning项目的目录结构、启动文件和配置文件。由于这是一个实验性的深度学习项目，具体的启动和配置需要根据实验需求在代码中进行。