89 lines
1.7 KiB
Bash
89 lines
1.7 KiB
Bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
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model_name=TimeXer
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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_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 96 \
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--label_len 48 \
|
|
--pred_len 96 \
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--e_layers 4 \
|
|
--factor 3 \
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--enc_in 321 \
|
|
--dec_in 321 \
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--c_out 321 \
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--des 'Exp' \
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--d_ff 512 \
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--batch_size 4 \
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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_96_192 \
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--model $model_name \
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--data custom \
|
|
--features M \
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|
--seq_len 96 \
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--label_len 48 \
|
|
--pred_len 192 \
|
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--e_layers 3 \
|
|
--factor 3 \
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--enc_in 321 \
|
|
--dec_in 321 \
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--c_out 321 \
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--des 'Exp' \
|
|
--batch_size 4 \
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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_96_336 \
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|
--model $model_name \
|
|
--data custom \
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--features M \
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--seq_len 96 \
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--label_len 48 \
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--pred_len 336 \
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--e_layers 4 \
|
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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' \
|
|
--batch_size 4 \
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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_96_720 \
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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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|
--label_len 48 \
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--pred_len 720 \
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--e_layers 3 \
|
|
--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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|
--batch_size 4 \
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--itr 1
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