目录结构

• |-raw_data/

  存放经过预处理的原子文件。

• |-test/

  存放测试脚本和几个传统模型（HA、VAR、SVR、ARIMA）。

• |-libcity/

  项目代码根目录。

  • |-config/

    配置模块。这里定义了ConfigParser类，它支持命令行和配置文件等方式来修改我们的默认参数。默认参数配置文件也存放在该文件夹中，并分为四个子配置文件夹： data、model、evaluator和executor。

  • |-data/

    数据模块。根据不同的任务，数据集相关的类存放在该文件夹中，统一的模型输入数据结构Batch类也在该文件夹中定义。

  • |-model/

    模型模块。模型类根据它们所属的任务存放在该文件夹的子文件夹中。此外，一些常见的损失函数也存放在loss.py中。

  • |-evaluator/

    评估模块。每个任务对应于一个专用的评估器，负责评估模型性能。

  • |-executor/

    执行模块。每个任务都提供一个标准的执行器（调度器），模型也可以有自己专属的执行器。每个执行器负责模型的训练、验证和评估。

  • |-pipeline/

    存放面向用户的流水线函数，负责联通整个框架流程。

  • |cache/

    存放缓存。具体来说，数据预处理结果、模型训练结果和评估结果将会被缓存。

  • |-tmp/

    存放临时文件。

  • |-utils/

    存放一些通用的工具函数。

  • |-log/

    存放训练过程中的日志信息。