t2vec code

news2024/12/26 22:57:45

文章目录

    • 数据预处理执行过程
    • 训练执行过程
    • preprocess.jl 解释
    • h5 文件结构

数据预处理执行过程

(base) zzq@server1:~/project/t2vec/preprocessing$ julia porto2h5.jl
Processing 1710660 trips…
100000
200000
300000
400000
500000
600000
700000
800000
900000
1000000
1100000
1200000
1300000
1400000
1500000
1600000
1700000
Incompleted trip: 0.
Saved 1704759 trips.
(base) zzq@server1:~/project/t2vec/preprocessing$ julia preprocess.jl
Please provide the correct hdf5 file /home/xiucheng/Github/t2vec/data/porto.h5
(base) zzq@server1:~/project/t2vec/preprocessing$ julia preprocess.jl
Building spatial region with:
cityname=porto,
minlon=-8.735152,
minlat=40.953673,
maxlon=-8.156309,
maxlat=41.307945,
xstep=100.0,
ystep=100.0,
minfreq=100
Creating paramter file /home/zzq/project/t2vec/data/porto-param-cell100
Processed 100000 trips
Processed 200000 trips
Processed 300000 trips
Processed 400000 trips
Processed 500000 trips
Processed 600000 trips
Processed 700000 trips
Processed 800000 trips
Processed 900000 trips
Processed 1000000 trips
Processed 1100000 trips
Processed 1200000 trips
Processed 1300000 trips
Processed 1400000 trips
Processed 1500000 trips
Processed 1600000 trips
Processed 1700000 trips
Cell count at max_num_hotcells:40000 is 7
Vocabulary size 18866 with cell size 100.0 (meters)
Creating training and validation datasets…
Scaned 200000 trips…
Scaned 300000 trips…
Scaned 400000 trips…
Scaned 500000 trips…
Scaned 600000 trips…
Scaned 700000 trips…
Scaned 900000 trips…
Scaned 1000000 trips…
Saved cell distance into /home/zzq/project/t2vec/data/porto-vocab-dist-cell100.h5

训练执行过程

(py38_torch) zzq@server1:~/project/t2vec$ python t2vec.py -vocab_size 19000 -criterion_name “KLDIV” -knearestvocabs “data/porto-vocab-
dist-cell100.h5”
Namespace(batch=128, bidirectional=True, bucketsize=[(20, 30), (30, 30), (30, 50), (50, 50), (50, 70), (70, 70), (70, 100), (100, 100)], checkpoint=‘/home/zzq/project/t2vec/data/checkpoint.pt’, criterion_name=‘KLDIV’, cuda=True, data=‘/home/zzq/project/t2vec/data’, discriminative_w=0.1, dist_decay_speed=0.8, dropout=0.2, embedding_size=256, epochs=15, generator_batch=32, hidden_size=256, knearestvocabs=‘data/porto-vocab-dist-cell100.h5’, learning_rate=0.001, max_grad_norm=5.0, max_length=200, max_num_line=20000000, mode=0, num_layers=3, prefix=‘exp’, pretrained_embedding=None, print_freq=50, save_freq=1000, start_iteration=0, t2vec_batch=256, use_discriminative=False, vocab_size=19000)
Reading training data…
Read line 500000
Read line 1000000
Read line 1500000
Read line 2000000
Read line 2500000
Read line 3000000
Read line 3500000
Read line 4000000
Read line 4500000
Read line 5000000
Read line 5500000
Read line 6000000
Read line 6500000
Read line 7000000
Read line 7500000
conda activate py38_torch
Read line 8000000
Read line 8500000
Read line 9000000
Read line 9500000
Read line 10000000
Read line 10500000
Read line 11000000
Read line 11500000
Read line 12000000
Read line 12500000
Read line 13000000
Read line 13500000
Read line 14000000
Read line 14500000
Read line 15000000
Read line 15500000
Read line 16000000
Read line 16500000
/home/zzq/project/t2vec/data_utils.py:155: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify ‘dtype=object’ when creating the ndarray.
self.srcdata = list(map(np.array, self.srcdata))
/home/zzq/project/t2vec/data_utils.py:156: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify ‘dtype=object’ when creating the ndarray.
self.trgdata = list(map(np.array, self.trgdata))
Allocation: [5452223, 1661226, 4455236, 2564198, 1595705, 648512, 247211, 87649]
Percent: [0.32624677 0.09940342 0.26658968 0.15343491 0.09548282 0.03880526
0.01479246 0.00524469]
Reading validation data…
/home/zzq/project/t2vec/data_utils.py:148: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify ‘dtype=object’ when creating the ndarray.
self.srcdata = np.array(merge(*self.srcdata))
/home/zzq/project/t2vec/data_utils.py:149: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify ‘dtype=object’ when creating the ndarray.
self.trgdata = np.array(merge(*self.trgdata))
Loaded validation data size 167520
Loading vocab distance file data/porto-vocab-dist-cell100.h5…
=> training with GPU
=> no checkpoint found at ‘/home/zzq/project/t2vec/data/checkpoint.pt’
Iteration starts at 0 and will end at 66999
/home/zzq/project/t2vec/data_utils.py:46: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify ‘dtype=object’ when creating the ndarray.
src = list(np.array(src)[idx])
/home/zzq/project/t2vec/data_utils.py:47: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify ‘dtype=object’ when creating the ndarray.
trg = list(np.array(trg)[idx])
Iteration: 0 Generative Loss: 6.349 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 50 Generative Loss: 4.667 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 100 Generative Loss: 4.298 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 150 Generative Loss: 4.311 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 200 Generative Loss: 4.882 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 250 Generative Loss: 3.627 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 300 Generative Loss: 3.012 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 350 Generative Loss: 3.063 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 400 Generative Loss: 2.437 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 450 Generative Loss: 2.157 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 500 Generative Loss: 2.217 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 550 Generative Loss: 1.979 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 600 Generative Loss: 2.446 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 650 Generative Loss: 1.313 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 700 Generative Loss: 1.495 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 750 Generative Loss: 1.446 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 800 Generative Loss: 1.298 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 850 Generative Loss: 1.119 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 900 Generative Loss: 1.191 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 950 Generative Loss: 1.149 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 1000 Generative Loss: 1.555 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Saving the model at iteration 1000 validation loss 48.266686046931895
Iteration: 1050 Generative Loss: 1.039 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000
Iteration: 1100 Generative Loss: 0.797 Discriminative Cross Loss: 0.000 Discriminative Inner Loss: 0.000

preprocess.jl 解释

这段代码是用于构建和训练一个空间区域的模型，主要包含以下步骤：

  1. 导入必要的Julia包：

    using JSON
using DataStructures
using NearestNeighbors
using Serialization, ArgParse
include("SpatialRegionTools.jl")

  2. 通过ArgParse库解析命令行参数：

    args = let s = ArgParseSettings()
    @add_arg_table s begin
        "--datapath"
            arg_type=String
            default="/home/zzq/project/t2vec/data"
    end
    parse_args(s; as_symbols=true)
end

    这段代码使用ArgParse库来解析命令行参数。--datapath 是一个可选参数，表示数据的存储路径，默认为 “/home/zzq/project/t2vec/data”。

  3. 读取JSON格式的超参数文件（“…/hyper-parameters.json”）：

    param  = JSON.parsefile("../hyper-parameters.json")

    这里假设存在一个超参数文件，通过JSON库解析超参数。

  4. 从超参数中提取有关空间区域的信息：

    regionps = param["region"]
cityname = regionps["cityname"]
cellsize = regionps["cellsize"]

    获取城市名称、单元格大小等信息。

  5. 检查是否存在 HDF5 文件，如果不存在则退出：

    if !isfile("$datapath/$cityname.h5")
    println("Please provide the correct hdf5 file $datapath/$cityname.h5")
    exit(1)
end

  6. 使用提取的信息构建一个 SpatialRegion 对象：

    region = SpatialRegion(cityname,
                       regionps["minlon"], regionps["minlat"],
                       regionps["maxlon"], regionps["maxlat"],
                       cellsize, cellsize,
                       regionps["minfreq"], # minfreq
                       40_000, # maxvocab_size
                       10, # k
                       4) # vocab_start

    这里创建了一个 SpatialRegion 对象，用于表示一个空间区域，包含了区域的地理信息和一些超参数。

  7. 输出空间区域的信息：

    println("Building spatial region with:
        cityname=$(region.name),
        minlon=$(region.minlon),
        minlat=$(region.minlat),
        maxlon=$(region.maxlon),
        maxlat=$(region.maxlat),
        xstep=$(region.xstep),
        ystep=$(region.ystep),
        minfreq=$(region.minfreq)")

    这段代码输出构建的空间区域的一些关键信息。

  8. 检查是否存在先前保存的参数文件，如果存在则读取参数文件，否则创建并保存参数文件：

    paramfile = "$datapath/$(region.name)-param-cell$(Int(cellsize))"
if isfile(paramfile)
    println("Reading parameter file from $paramfile")
    region = deserialize(paramfile)
else
    println("Creating parameter file $paramfile")
    num_out_region = makeVocab!(region, "$datapath/$cityname.h5")
    serialize(paramfile, region)
end

    如果存在参数文件，则从文件中读取参数，否则创建参数并保存到文件中。

  9. 输出词汇表的大小和单元格大小：

    println("Vocabulary size $(region.vocab_size) with cell size $cellsize (meters)")

    输出词汇表的大小和单元格大小。

  10. 创建训练和验证数据集：

    println("Creating training and validation datasets...")
createTrainVal(region, "$datapath/$cityname.h5", datapath, downsamplingDistort, 1_000_000, 10_000)

    这里调用 createTrainVal 函数创建训练和验证数据集。

  11. 保存最近邻词汇：

    saveKNearestVocabs(region, datapath)

    最后，保存最近邻的词汇。

训练未开始时目录结构

在这里插入图片描述

h5 文件结构

根据你提供的Julia代码，使用h5open函数创建了一个HDF5文件，并将处理后的数据存储到文件中。下面是生成的HDF5文件的组和数据集结构的大致描述：

  1. 组结构：

    • /trips: 存储处理后的行程数据。
    • /timestamps: 存储每个行程的时间戳数据。

  2. 数据集结构：

    • /trips/1: 第一个行程的数据。
    • /timestamps/1: 第一个行程对应的时间戳数据。
    • /trips/2: 第二个行程的数据。
    • /timestamps/2: 第二个行程对应的时间戳数据。
    • 以此类推…

  3. 属性：

    • 文件属性：num 属性存储了总共存储的行程数目。

根据代码中的逻辑，每个行程都被存储为两个数据集：/trips/$num 和 /timestamps/$num。这里的 $num 是行程的编号，从1开始递增。

要注意的是，这里的时间戳数据 /timestamps/$num 是通过生成一个等差数列 collect(0:tripLength-1) * 15.0 得到的，15.0 是一个时间间隔的倍数。这是基于时间戳的假设，具体的时间间隔可能需要根据你的数据集的特点进行调整。

请注意，具体的组织结构可能取决于你的数据和代码的具体实现。你可以使用h5py或其他HDF5文件阅读工具来查看生成的HDF5文件的详细结构。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1386889.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

Halcon轮廓的处理

Halcon轮廓的处理

Halcon轮廓的处理 文章目录 Halcon轮廓的处理1. 轮廓分割2. 轮廓的筛选3. 轮廓的连接4. 轮廓的拟合 输出了目标的轮廓后，接下来还需要对轮廓进行处理，这主要基于以下3个原因。 （1）对于某些测量任务而言，并不需要分析目…
阅读更多...
ArkTS中自定义组件

ArkTS中自定义组件

ArkTS中自定义组件 一、组件位置二、Hello.ets自定义组件自定义组件 三、Second.ets父组件 一、组件位置 一个项目下所有的自定义的组件名不可以重复，无论是否在一个ets文件中 二、Hello.ets自定义组件 自定义组件 1：组件必须使用Component装饰 2&#…
阅读更多...
最新智能AI系统ChatGPT网站程序源码+详细图文搭建部署教程，Midjourney绘画，GPT语音对话+ChatFile文档对话总结+DALL-E3文生图

最新智能AI系统ChatGPT网站程序源码+详细图文搭建部署教程，Midjourney绘画，GPT语音对话+ChatFile文档对话总结+DALL-E3文生图

一、前言 SparkAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作Ch…
阅读更多...
Spring Boot接口请求响应慢，超过10秒以上，如无法优化SQL或代码的情况下，建议写入数据库或缓存中，请求接口时从数据库或缓存中读取返回

Spring Boot接口请求响应慢，超过10秒以上，如无法优化SQL或代码的情况下，建议写入数据库或缓存中，请求接口时从数据库或缓存中读取返回

举例 Override public Map<String, Object> getCockpitStaffAttendanceTask() {Map<String, Object> map new HashMap<>();int chuqin 0; //出勤int queqin 0; //缺勤int chidao 0; //迟到int zaotui 0; //早退//获取所有设备卡号 并且已经绑定了人Lis…
阅读更多...
Redis之bigkey

Redis之bigkey

目录 1、什么是bigkey&#xff1f; 2、bigkey大的小 3、bigkey有哪些危害&#xff1f; 4、bigkey如何产生&#xff1f; 5、bigkey如何发现&#xff1f; 6、bigkey如何删除&#xff1f; 7、BigKey调优&#xff0c;惰性释放lazyfree 8、生产上限制keys * /flushdb/flushal…
阅读更多...
python爬虫之线程与多进程知识点记录

python爬虫之线程与多进程知识点记录

一、线程 1、概念 线程 在一个进程的内部&#xff0c;要同时干多件事&#xff0c;就需要同时运行多个“子任务”&#xff0c;我们把进程内的这些“子任务”叫做线程 是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中&#xff0c;是进程中的实际运作单位。一条线程指…
阅读更多...
统计学-R语言-4.1

统计学-R语言-4.1

文章目录 前言编写R函数图形的控制和布局par函数layout函数 练习 前言 安装完R软件之后就可以对其进行代码的编写了。 编写R函数 如果对数据分析有些特殊需要&#xff0c;已有的R包或函数不能满足&#xff0c;可以在R中编写自己的函数。函数的定义格式如下所示&#xff1a; …
阅读更多...
DFT新手入门：VASPKIT生成模版INCAR

DFT新手入门：VASPKIT生成模版INCAR

新手学习VASP计算时一般需要自行准备好VASP所需要的四个输入文件:INCAR POSCAR KPOINTS POTCAR。 其中POSCAR为计算任务的模型文件&#xff0c;POTCAR为与POSCAR中元素所对应的赝势&#xff0c;可根据要求选取。 KPOINTS的设置需要根据精度确定&#xff0c;一般通过vaspkit的1…
阅读更多...
鸿蒙开发OpenHarmony组件复用案例

鸿蒙开发OpenHarmony组件复用案例

概述 在开发应用时&#xff0c;有些场景下的自定义组件具有相同的组件布局结构&#xff0c;仅有状态变量等承载数据的差异。这样的组件缓存起来&#xff0c;需要使用到该组件时直接复用&#xff0c; 减少重复创建和渲染的时间&#xff0c;从而提高应用页面的加载速度和响应速度…
阅读更多...
Win10专业版系统搭建DNS解析服务

Win10专业版系统搭建DNS解析服务

Win10专业版 纯新手&#xff0c;也没弄过Linux的。不喜勿喷&#xff0c;有问题请指出 第一天一头雾水整了几个小时没结果&#xff0c;第二天豁然开朗&#xff0c;10分钟明白了第一天的问题所在。 Win10 安卓&#xff1a; iOS&#xff1a; 搭建DNS服务器的意义&#xff1a; 屏蔽…
阅读更多...
【Axure高保真原型】移入放大对应区域的饼图

【Axure高保真原型】移入放大对应区域的饼图

今天和大家分享移入放大对应扇形区域的饼图的原型模板&#xff0c;鼠标移入时&#xff0c;对应扇形区域的会放大&#xff0c;并且的项目和数据弹窗&#xff0c;弹窗可以跟随鼠标移动。这个原型是用Axure原生元件制作的&#xff0c;所以不需要联网或者调用外部图表……具体效果可…
阅读更多...
2024年烟花爆竹储存证考试题库及烟花爆竹储存试题解析

2024年烟花爆竹储存证考试题库及烟花爆竹储存试题解析

题库来源&#xff1a;安全生产模拟考试一点通公众号小程序 2024年烟花爆竹储存证考试题库及烟花爆竹储存试题解析是安全生产模拟考试一点通结合&#xff08;安监局&#xff09;特种作业人员操作证考试大纲和&#xff08;质检局&#xff09;特种设备作业人员上岗证考试大纲随机…
阅读更多...
多示例学习 (multi-instance learning, MIL) 学习路线 (归类、重点文章列举、持续更新)

多示例学习 (multi-instance learning, MIL) 学习路线 (归类、重点文章列举、持续更新)

文章目录 0 要点 0 要点 说明&#xff1a;本文在于能够让大家能够更加快速地了解MIL这个领域&#xff0c;因此将从以下几个方面重点介绍MIL&#xff1a; MIL背景介绍&#xff1b;理论MIL概述&#xff1a; 注意力网络&#xff1b;对比学习&#xff1b;介入学习&#xff1b;强化…
阅读更多...
sylar高性能服务器-日志(P15-P20)内容记录

sylar高性能服务器-日志(P15-P20)内容记录

以下内容是sylar高性能服务器视频的简单记录&#xff0c;如果你在调试代码时遇到了困难那么下面内容会有帮助。 文章目录 p15&#xff1a;配置变更事件一、函数二、结果展示 p16&#xff1a;日志系统的整合1一、函数二、小结 p17-18&#xff1a;日志系统的整合2、3一、函数二、…
阅读更多...
网络命令行工具nc的使用复习

网络命令行工具nc的使用复习

之前写过nc的博文&#xff1b;下面复习一下&#xff1b; 可以把nc放到C:\Windows\System32下&#xff1b; nc -l -p 9007&#xff0c;-l 是监听模式&#xff0c;-p指定端口&#xff0c;作为服务端监听9007端口&#xff1b; nc 127.0.0.1 9007&#xff0c;作为客户端去连接指定…
阅读更多...
基于算术电路的全同态加密方案介绍

基于算术电路的全同态加密方案介绍

基于算术电路的全同态加密方案介绍 摘 要&#xff1a; 云计算技术目前已经发展得相对成熟&#xff0c;应用也逐步得到普及&#xff0c;它所具有的强大的数据处理能力&#xff0c;能够帮助个体用户计算复杂的数据。但它带来便利的同时&#xff0c;也催生了一系列用户隐私数据保…
阅读更多...
Vue2.组件通信

Vue2.组件通信

样式冲突 写在组件中的样式默认会全局生效。容易造成多个组件之间的样式冲突问题。 可以给组件加上scoped属性&#xff0c;让样式只作用于当前组件。 原理&#xff1a; 给当前组件模板的所有元素&#xff0c;加上一个自定义属性data-v-hash值&#xff0c;用以区分不同的组件。…
阅读更多...
七大排序（含快排+归并的递归版和非递归版）

七大排序（含快排+归并的递归版和非递归版）

文章目录 前言一、冒泡排序二、选择排序三、插入排序四、希尔排序五、堆排序六、快速排序快排的递归方式快排的非递归方式 七、归并排序自上而下的递归自下而上的迭代 总结 前言 排序&#xff1a; 所谓排序&#xff0c;就是使一串记录&#xff0c;按照其中的某个或某些关键字的…
阅读更多...
二分图带权最大匹配-KM算法详解

二分图带权最大匹配-KM算法详解

文章目录 零、前言一、红娘再牵线二、二分图带权最大完备匹配2.1二分图带权最大匹配2.2概念2.3KM算法2.3.1交错树2.3.2顶标2.3.3相等子图2.3.4算法原理2.3.5算法实现 三、OJ练习3.1奔小康赚大钱3.2Ants 零、前言 关于二分图&#xff1a;二分图及染色法判定-CSDN博客 关于二分…
阅读更多...
Vue + JS + tauri 开发一个简单的PC端桌面应用程序

Vue + JS + tauri 开发一个简单的PC端桌面应用程序

Vue JS tauri 开发一个简单的PC端桌面应用程序 文章目录 Vue JS tauri 开发一个简单的PC端桌面应用程序1. 环境准备1.1 安装 Microsoft Visual Studio C 生成工具[^2]1.2 安装 Rust[^3] 2. 使用 vite 打包工具创建一个 vue 应用2.1 使用Vite创建前端Vue项目2.2 更改Vite打包…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023