AAAI最佳论文Informer 复现（含python notebook代码）-Toy模板网

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Github论文源码

由于很菜，零基础看源码的时候喜欢按照代码运行的顺序来跑一遍一个batch,从外层一点点拆进去，看代码内部的逻辑。最初复现的时候大部分都沿用args里的default，后面再尝试改用自己的数据+调参（哈哈至今也无法参透调参的这部分，希望不是玄学。。。）
记录一下本菜菜的复现过程。

1 代码运行顺序

main_informer.py 最外层，参数设置、让代码跑起来
args.itr 迭代调用exp/exp_informer.py 中的 Exp_Informer类并传入args构建Exp_Informer类实例，继承了同文件夹中的exp_basic.py/Exp_Basic类
- 执行 Exp_Informer._build_model(args) 函数, 构建Informer模型实例
- 调用 Exp_Informer.train(setting)
  - 调用Exp_Informer._get_data(flag=‘train’)
    - 调用data/data_loader.py 中的 Dataset_ETT_hour 类，并传入args构建实例
    - Dataset实例转换为DataLoader实例
  - args.train_epochs 迭代，每个epoch 都取出dataloader中的所有batch数据
    - batch迭代，batch_x, batch_y,batch_x_mark,batch_y_mark 的形状(shape)分别是 [32, 96, 7],[32, 24, 7],[32, 96, 4],[32, 72, 4]
      - 调用 Exp_Informer._process_one_batch() 在这个函数中将每个batch的数据传递进入前面构建的Informer模型。也会在这个函数进行一些padding等，返回的输model出值。
      - 计算损失，梯度下降迭代 loss.backward()
    - 对所有batch训练结束后调用 Exp_Informer.vali() 查看当前epoch的验证集表现结果。并挑选最好的checkpoint存下来。
- 调用Exp_Informer.test(setting)
  （略）类似train的过程
- torch.cuda.empty_cache()