parser.add_argument('--seq_len', type=int, default=96, help='input sequence length of Informer encoder')
时间: 2024-01-24 07:01:57 浏览: 24
这段代码是用来添加命令行参数的,其中`--seq_len`表示参数名称,`type=int`表示参数类型为整数,`default=96`表示默认参数值为96,`help='input sequence length of Informer encoder'`表示参数的帮助信息为“Informer编码器的输入序列长度”。这样在命令行中输入`--seq_len 128`,就可以将参数值设置为128。
相关问题
### ------- input/output length settings -------------- parser.add_argument('--seq_len', type=int, default=96, help='input sequence length of LightTS, look back window') parser.add_argument('--pred_len', type=int, default=48, help='prediction sequence length, horizon') parser.add_argument('--lastWeight', type=float, default=1.0)
这段代码是在创建一些命令行参数,用于设置输入和输出序列的长度。具体来说,它使用了 `add_argument()` 方法来添加三个参数:
1. `--seq_len`:表示输入序列的长度,即LightTS的窗口大小,它是一个整数类型,可以被指定但不是必须的, 默认为 `96`。
2. `--pred_len`:表示预测序列的长度,即预测的时间步数,它是一个整数类型,可以被指定但不是必须的, 默认为 `48`。
3. `--lastWeight`:表示最后一个时间步的权重,它是一个浮点类型,可以被指定但不是必须的, 默认为 `1.0`。
这些参数的作用分别是:
- `seq_len`:决定了模型每次接收多少个时间步的输入序列。
- `pred_len`:决定了模型需要预测多少个时间步的输出序列。
- `lastWeight`:在计算损失函数时,最后一个时间步的预测值会乘以这个权重,用于调整最后一个时间步的预测精度。
用户可以根据自己的需求来指定这些参数的值。
arser = argparse.ArgumentParser(description="Run GHCN.") parser.add_argument('--data_path', type=str, default='./data/', help='Input data path') parser.add_argument('--model_path', type=str, default='checkpoint.pt', help='Saved model path.') parser.add_argument('--dataset', type=str, default='Cora', help='Choose a dataset from {Cora, CiteSeer, PubMed}') parser.add_argument('--split', type=str, default='full', help='The type of dataset split {public, full, random}') parser.add_argument('--trim_prob', type=float, default=0.2, help='The probability to trim adj, 0 not trim, 1 trim') parser.add_argument('--seed', type=int, default=123, help='Random seed') parser.add_argument('--epoch', type=int, default=1000, help='Number of epochs to train') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.005, help='Initial learning rate') parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=5e-4, help='Weight decay (L2 norm on parameters)') parser.add_argument('--k', type=int, default=10, help='k-hop aggregation') parser.add_argument('--hidden', type=int, default=64, help='Number of hidden units') parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.7, help='Dropout rate') parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('{0} = {1}'.format(arg, getattr(args, arg))) 修改代码要求:如果dataset不等于{Cora, CiteSeer, PubMed}中的任何一项则不打印split
修改后的代码如下:
```python
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description="Run GHCN.")
parser.add_argument('--data_path', type=str, default='./data/', help='Input data path')
parser.add_argument('--model_path', type=str, default='checkpoint.pt', help='Saved model path.')
parser.add_argument('--dataset', type=str, default='Cora', help='Choose a dataset from {Cora, CiteSeer, PubMed}')
parser.add_argument('--split', type=str, default='full', help='The type of dataset split {public, full, random}')
parser.add_argument('--trim_prob', type=float, default=0.2, help='The probability to trim adj, 0 not trim, 1 trim')
parser.add_argument('--seed', type=int, default=123, help='Random seed')
parser.add_argument('--epoch', type=int, default=1000, help='Number of epochs to train')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.005, help='Initial learning rate')
parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=5e-4, help='Weight decay (L2 norm on parameters)')
parser.add_argument('--k', type=int, default=10, help='k-hop aggregation')
parser.add_argument('--hidden', type=int, default=64, help='Number of hidden units')
parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.7, help='Dropout rate')
parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved')
args = parser.parse_args()
if args.dataset in {'Cora', 'CiteSeer', 'PubMed'}:
for arg in vars(args):
print('{0} = {1}'.format(arg, getattr(args, arg)))
else:
print("Invalid dataset! Valid options are {Cora, CiteSeer, PubMed}.")
```
如果输入的 dataset 不是 {Cora, CiteSeer, PubMed} 中的任何一项,将会输出 "Invalid dataset! Valid options are {Cora, CiteSeer, PubMed}.",否则将会输出各个参数的值。