| export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 | |
| model_name=Koopa | |
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| --task_name long_term_forecast \ | |
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| --c_out 321 \ | |
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| python -u run.py \ | |
| --task_name long_term_forecast \ | |
| --is_training 1 \ | |
| --root_path ./dataset/electricity/ \ | |
| --data_path electricity.csv \ | |
| --model_id ECL_192_96 \ | |
| --model $model_name \ | |
| --data custom \ | |
| --features M \ | |
| --seq_len 192 \ | |
| --pred_len 96 \ | |
| --e_layers 2 \ | |
| --d_layers 1 \ | |
| --factor 3 \ | |
| --enc_in 321 \ | |
| --dec_in 321 \ | |
| --c_out 321 \ | |
| --des 'Exp' \ | |
| --learning_rate 0.001 \ | |
| --itr 1 | |
| python -u run.py \ | |
| --task_name long_term_forecast \ | |
| --is_training 1 \ | |
| --root_path ./dataset/electricity/ \ | |
| --data_path electricity.csv \ | |
| --model_id ECL_288_144 \ | |
| --model $model_name \ | |
| --data custom \ | |
| --features M \ | |
| --seq_len 288 \ | |
| --pred_len 144 \ | |
| --e_layers 2 \ | |
| --d_layers 1 \ | |
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| --enc_in 321 \ | |
| --dec_in 321 \ | |
| --c_out 321 \ | |
| --des 'Exp' \ | |
| --learning_rate 0.001 \ | |
| --itr 1 | |
| python -u run.py \ | |
| --task_name long_term_forecast \ | |
| --is_training 1 \ | |
| --root_path ./dataset/electricity/ \ | |
| --data_path electricity.csv \ | |
| --model_id ECL_384_192 \ | |
| --model $model_name \ | |
| --data custom \ | |
| --features M \ | |
| --seq_len 384 \ | |
| --pred_len 192 \ | |
| --e_layers 2 \ | |
| --d_layers 1 \ | |
| --factor 3 \ | |
| --enc_in 321 \ | |
| --dec_in 321 \ | |
| --c_out 321 \ | |
| --des 'Exp' \ | |
| --learning_rate 0.001 \ | |
| --itr 1 |