- 华为云杯”2020深圳开放数据应用创新大赛 ·粤港澳大湾区强降水临近预测赛道
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1.首先是下载数据集 通过data_download文件下的data_download.sh脚本下载数据集，可能有点bug，需要手动检查
2.制作数据集文件索引 通过makeppkl.py脚本制作训练数据索引以dataframe格式保存在data_eda文件下的pkl文件中
3.数据分析挖掘分形以及索引重构 在data_eda.ipynb中进行雷达数据分析挖掘，分类后的训练索引以npy保存注意自定义的pytorch中datasets加载时， 不仅仅加载pkl文件，同样加载npy，因为是demo未作数据分型索引，train_demo.npy文件保留最原始的pkl中的索引 数据分析后，分型函数请封装好，以模块的形式嵌入filter_dbz.py的类中，或者在data_eda.ipynb处理也可以。
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4.数据加载 在自定义的datasets.py中返回tensor
5.模型训练 在train_demo_unet.py中完成训练验证(是否可以考虑k-flod交叉验证以及模型参数保存）
6.集成预测 在test_benchmark.py中完成集成预测
7.模型保存 model文件中保存模型block model_parameters文件中保存标准封装结构的模型参数以及训练信息
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请按如下流程并入 1.在model文件中保存高度封装好的模型文件 2.在model_parameters文件中提交预训练模型 3.在主目录中提交训练程序，请严格按照指定位置数据接口进行tensor的shape转换
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#############文档说明############ #标准数据结构从datasets返回为 batchsizeseqchannelwidthheight,请十分注意，且精度是doubletensor需要转化为floattensor #可以尝试的方向有 predrnn++，mim，e3d，selfatten_convgru等集合成员 #本次训练采用early_stoping策略，ranger优化器，lr2个epoch衰减0.7 #训练测试集比为8：2随机划分 """ 本demo模板需要改动的路径如下: 1.各种储存路径 2.模型参数checkpoint的名称 3.数据接口，请务必高度封装你的模型，如encoder-decoer写成一个class不要散着写，可以直接导入train.py中 我将在每个需要改动的的地方插入changepoint断点请在ide里直接顺序find：changepoint """ ###################################################
##################### """ 文档说明 同train.py 测试时顺序加载数据，batchsize为1，不shuffle 请同样严格遵循数据接口 需要改路径或名称的地方将插入changepoint，顺序搜索即可
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