用自己的数据集来 预训练 模型时，如何配置

[emanlee]

作者您好！

我们想用自己的数据集来 预训练 模型。
我们看了一下 TSFormer_METR-LA.py 文件，里面有些配置不明白。因此，请教一下。

CFG.DATASET_INPUT_LEN = 288 * 7 这个288和7分别表示什么，谢谢！

CFG.MODEL.PARAM = {
"patch_size":12, ############ 请问这个12表示输出时间步吗？
"in_channel":1,
"embed_dim":96,
"num_heads":4,
"mlp_ratio":4,
"dropout":0.1,
"num_token":288 * 7 / 12, ############ 请问这个地方为什么除以12？
"mask_ratio":0.75,
"encoder_depth":4,
"decoder_depth":1,
"mode":"pre-train"
}

从 TSFormer_METR-LA.py 文件看不出原始的输入数据的文件名以及文件扩展名，请问输入数据应该放到哪个文件夹，并且，文件取名有什么要求吗？ 是不是要这样取名 METR-LA.h5 ？ 还是要类似于 scaler_in2016_out12.pkl ？

谢谢！

[zezhishao]

1. 2887是历史时间步长。288个时间片在METR-LA中涵盖了一天的数据，因此2887代表着用历史七天数据进行预训练。这样方便显式捕捉“天”周期性和“周”周期性。
2. patch_size不是输出步长，预训练阶段是一个重构任务，输出步长不参与运算。patch_size是切片大小。具体细节可以看论文呢，有详细描述如何做切片（patchify）
3. num_token是token的数量。这个在论文中有专门提到，使用patch作为基本输入单元，而不是常用的point。因此，真正输入到模型的token的序列长度是288*7/12（序列长度/patch长度=patch数量=token数量）。
4. 添加新的数据集的话，这个比较困难。你需要学习一下generate_training_data.py，仿照它的逻辑产生符合BasicTS规范的自己的数据集。产生完之后就比较简单了，在配置文件中改一下数据集名称，他就会自动去寻找然后读取了。

[emanlee]

十分感谢您的解释！