# 简介
- 时空序列预测
- 论文复现
- PyTorch
> 暂时没空看论文了,工作稳定我会继续复现工作
> 我不保证完全的正确性啊~仅供参考
# 快速开始
- models 文件夹
在 models 目录中,每一个文件夹存储一个结构的完整模型代码,复现参照了论文中的公式、图示以及 GitHub 作者实现的代码(如果有的话)
这些模型均假定输入的 Tensor 的 shape 为 `(batch, sequence, channel, height, width)`
这里的目的是为了学习,尽可能内聚成一个个小的 Module 再组合的,应该效率很差
- util 文件夹
- patch
针对大尺寸数据进行 patch 分割的方法,不过这里要根据实际情况修改下,这里是针对五维数据的,如果针对四维,则参照逻辑修改下即可
- TrainingTemplate 和 TestingTemplate
我自己写的训练过程的模板类,一般继承重写一些方法即可
- content_tree
包含生成目录树的方法
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
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时空预测模型PyTorch复现 models 文件夹 在 models 目录中,每一个文件夹存储一个结构的完整模型代码,复现参照了论文中的公式、图示以及 GitHub 作者实现的代码(如果有的话) 这些模型均假定输入的 Tensor 的 shape 为 (batch, sequence, channel, height, width) 这里的目的是为了学习,尽可能内聚成一个个小的 Module 再组合的,应该效率很差 util 文件夹 patch 针对大尺寸数据进行 patch 分割的方法,不过这里要根据实际情况修改下,这里是针对五维数据的,如果针对四维,则参照逻辑修改下即可 TrainingTemplate 和 TestingTemplate 我自己写的训练过程的模板类,一般继承重写一些方法即可 content_tree 包含生成目录树的方法
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STudy-main.rar (63个子文件)
STudy-main
LICENSE 1KB
study
__init__.py 0B
.idea
vcs.xml 183B
misc.xml 204B
inspectionProfiles
Project_Default.xml 3KB
profiles_settings.xml 174B
study.iml 336B
modules.xml 262B
deployment.xml 420B
.gitignore 176B
models
__init__.py 435B
MotionRNN
__init__.py 0B
SpatiotemporalLSTM.py 4KB
MotionRNN.py 4KB
MotionGRU.py 8KB
ConvLSTM
__init__.py 61B
ConvLSTM.py 6KB
ConvLSTMCell.py 3KB
PredRNNpp
__init__.py 58B
CausalLSTM.py 4KB
PredRNNpp.py 5KB
GradientHighwayUnit.py 2KB
CrevNet
__init__.py 52B
PixelShuffle.py 1017B
SpatiotemporalLSTM.py 3KB
ReversiblePredictiveModule.py 1KB
CrevNet.py 3KB
i_RevNet_Block.py 2KB
TrajGRU
__init__.py 52B
TrajGRUCell.py 7KB
TrajGRU.py 4KB
Autoformer
__init__.py 0B
AutoCorrelation.py 700B
Projector.py 564B
FeedForward.py 0B
SeriesDecomp.py 988B
MIM
__init__.py 40B
MIM.py 4KB
SpatiotemporalLSTM.py 3KB
MIMBlock.py 8KB
Eidetic3DLSTM
__init__.py 70B
Eidetic3DLSTM.py 4KB
Eidetic3DLSTMCell.py 5KB
CubicRNN
__init__.py 54B
CubicRNN.py 5KB
CubicLSTM.py 4KB
FoldedRNN
__init__.py 58B
UpSample.py 471B
FoldedRNN.py 5KB
dGRU.py 3KB
FURENet
__init__.py 0B
SEBlock.py 657B
ResidualConv2d.py 2KB
FURENet.py 4KB
PredRNN
__init__.py 52B
SpatiotemporalLSTM.py 4KB
PredRNN.py 3KB
util
__init__.py 254B
TrainingTemplate.py 8KB
patch.py 2KB
content_tree.py 694B
TestingTemplate.py 3KB
README.md 1007B
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