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Trajectory-Transformer:“用于轨迹预测的变压器网络”的代码
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用于轨迹预测的 Transformer 网络 这是论文的代码 要求 pytorch 1.0+ 麻木 西比 熊猫 张量板 (项目中包含的是修改版) 用法 数据设置 数据集文件夹必须具有以下结构: - dataset - dataset_name - train_folder - test_folder - validation_folder (optional) - clusters.mat (For quantizedTF) 个人变压器 要训练,只需运行具有不同参数的train_individual.py 示例:训练 eth 的数据 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_individualTF.py --dataset_name eth --name eth --max_epoch 240 --bat
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Trajectory-Transformer:“用于轨迹预测的变压器网络”的代码 (162个子文件)
.gitattributes 63B
.gitignore 44B
.gitignore 18B
kmean_test-checkpoint.ipynb 189KB
kmean_test.ipynb 167KB
portrait.jpeg 29KB
clusters.mat 16KB
clusters.mat 16KB
clusters.mat 16KB
clusters.mat 16KB
clusters.mat 16KB
README.md 3KB
README.md 481B
single.png 78KB
triple.png 46KB
train_quantizedTF.py 14KB
BERT.py 12KB
train_individualTF.py 12KB
BERT_Quantized.py 11KB
baselineUtils.py 10KB
test_quantizedTF.py 8KB
kmeans.py 7KB
flow.py 3KB
multi_gpu_loss_compute.py 2KB
individual_TF.py 2KB
quantized_TF.py 2KB
multihead_attention.py 1KB
pairwise.py 1KB
noam_opt.py 1KB
label_smoothing.py 1KB
functional.py 1020B
kmeans.py 1006B
my_iterator.py 990B
decoder_layer.py 958B
encoder_decoder.py 947B
positional_encoding.py 944B
batch.py 873B
encoder_layer.py 785B
greedy.py 689B
sublayer_connection.py 637B
encoder.py 593B
layer_norm.py 591B
decoder.py 549B
pointerwise_feedforward.py 519B
generator.py 399B
embeddings.py 387B
__init__.py 0B
multihead_attention.cpython-37.pyc 2KB
noam_opt.cpython-37.pyc 1KB
decoder_layer.cpython-37.pyc 1KB
functional.cpython-37.pyc 1KB
encoder_decoder.cpython-37.pyc 1KB
positional_encoding.cpython-37.pyc 1KB
encoder_layer.cpython-37.pyc 1KB
batch.cpython-37.pyc 1KB
sublayer_connection.cpython-37.pyc 1KB
layer_norm.cpython-37.pyc 970B
encoder.cpython-37.pyc 966B
pointerwise_feedforward.cpython-37.pyc 942B
decoder.cpython-37.pyc 920B
generator.cpython-37.pyc 816B
embeddings.cpython-37.pyc 748B
__init__.cpython-37.pyc 141B
students001.txt 859KB
students001.txt 859KB
students001_train.txt 721KB
students001_train.txt 721KB
students001_train.txt 721KB
students001_train.txt 721KB
students001_train.txt 721KB
students003.txt 707KB
students003.txt 707KB
students003_train.txt 615KB
students003_train.txt 615KB
students003_train.txt 615KB
students003_train.txt 615KB
students003_train.txt 615KB
crowds_zara02.txt 383KB
crowds_zara02.txt 383KB
crowds_zara02_train.txt 299KB
crowds_zara02_train.txt 299KB
crowds_zara02_train.txt 299KB
crowds_zara02_train.txt 299KB
crowds_zara02_train.txt 299KB
crowds_zara01.txt 201KB
crowds_zara01.txt 201KB
crowds_zara03.txt 195KB
crowds_zara01_train.txt 167KB
crowds_zara01_train.txt 167KB
crowds_zara01_train.txt 167KB
crowds_zara01_train.txt 167KB
crowds_zara01_train.txt 167KB
crowds_zara03_train.txt 144KB
crowds_zara03_train.txt 144KB
crowds_zara03_train.txt 144KB
crowds_zara03_train.txt 144KB
crowds_zara03_train.txt 144KB
crowds_zara03_train.txt 144KB
biwi_hotel.txt 140KB
biwi_hotel.txt 140KB
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