87 lines
1.7 KiB
Bash
87 lines
1.7 KiB
Bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
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model_name=Koopa
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python -u run.py \
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--task_name long_term_forecast \
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--is_training 1 \
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--root_path ./dataset/electricity/ \
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--data_path electricity.csv \
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--model_id ECL_96_48 \
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--model $model_name \
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--data custom \
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|
--features M \
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--seq_len 96 \
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--pred_len 48 \
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--e_layers 2 \
|
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--d_layers 1 \
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|
--factor 3 \
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--enc_in 321 \
|
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--dec_in 321 \
|
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--c_out 321 \
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--des 'Exp' \
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--learning_rate 0.001 \
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--itr 1
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|
python -u run.py \
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--task_name long_term_forecast \
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|
--is_training 1 \
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--root_path ./dataset/electricity/ \
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|
--data_path electricity.csv \
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--model_id ECL_192_96 \
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--model $model_name \
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--data custom \
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|
--features M \
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--seq_len 192 \
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|
--pred_len 96 \
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--e_layers 2 \
|
|
--d_layers 1 \
|
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--factor 3 \
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--enc_in 321 \
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|
--dec_in 321 \
|
|
--c_out 321 \
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|
--des 'Exp' \
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--learning_rate 0.001 \
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--itr 1
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python -u run.py \
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--task_name long_term_forecast \
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|
--is_training 1 \
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--root_path ./dataset/electricity/ \
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--data_path electricity.csv \
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--model_id ECL_288_144 \
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--model $model_name \
|
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--data custom \
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--features M \
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--seq_len 288 \
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--pred_len 144 \
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--e_layers 2 \
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--d_layers 1 \
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--factor 3 \
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--enc_in 321 \
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--dec_in 321 \
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--c_out 321 \
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--des 'Exp' \
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--learning_rate 0.001 \
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--itr 1
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|
python -u run.py \
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--task_name long_term_forecast \
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--is_training 1 \
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--root_path ./dataset/electricity/ \
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--data_path electricity.csv \
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--model_id ECL_384_192 \
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--model $model_name \
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--data custom \
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|
--features M \
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--seq_len 384 \
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--pred_len 192 \
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--e_layers 2 \
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|
--d_layers 1 \
|
|
--factor 3 \
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--enc_in 321 \
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--dec_in 321 \
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|
--c_out 321 \
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--des 'Exp' \
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--learning_rate 0.001 \
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--itr 1 |