数据集只有两列，请问是否可以用tsformer预训练模型

[emanlee]

作者，您好！ 请教一个问题

我的数据集只有两列（时间，数量），请问是否可以用这个预训练模型，谢谢

date(input),number(output)
5/9/2021 6:00,0
5/9/2021 7:00,0
5/9/2021 8:00,16
5/9/2021 9:00,71
5/9/2021 10:00,126
5/9/2021 11:00,156
5/9/2021 12:00,99
5/9/2021 13:00,78
5/9/2021 14:00,65
5/9/2021 15:00,33

[zezhishao]

你需要重新训练TSFormer。

[emanlee]

您好，谢谢您的回复~

我采用自己的数据集跑 pre-train没有错误（python step/run.py --cfg='step/TSFormer_mydata.py' --gpus='0' ）。 但是跑训练模型时（python step/run.py --cfg='step/STEP_mydateset.py' --gpus='0'） 出现错误。调试过程中，我修改各种参数配置来消除错误，但是消除一个之后，又出现新的错误。
请问是不是和 discrete_graph_learning.py ， TSFormer_mydata.py， STEP_mydateset.py 的配置密切相关，是否有关于这几个文件的readme文件，针对其中的配置参数进行说明，谢谢您！

错误1：
File "/home/step_tsformer/step/step_arch/discrete_graph_learning.py", line 108, in get_k_nn_neighbor
top_k, indices = torch.topk(adj, k, dim=-1)
RuntimeError: selected index k out of range

错误2：
/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/ScatterGatherKernel.cu:111: operator(): block: [0,0,0], thread: [0,0,0] Assertion idx_dim >= 0 && idx_dim < index_size && "index out of bounds" failed.

错误3：
File "/home/xuqian/step_tsformer/step/step_arch/discrete_graph_learning.py", line 186, in forward
adj_knn = self.get_k_nn_neighbor(hidden_states.reshape(batch_size, num_nodes, -1), k=1*self.num_nodes, metric="cosine")
File "/home/xuqian/step_tsformer/step/step_arch/discrete_graph_learning.py", line 119, in get_k_nn_neighbor res.scatter_(-1, indices, top_k)
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

[zezhishao]

尽管TSFormer可以适用于单变量，但STEP不适用。STEP是一个时空预测模型，它以GWNet作为backend。

[emanlee]

好的，明白了！
再次感谢您的回复！