介绍 — Bigscity-LibCity 文档 (bigscity-libcity-docs.readthedocs.io)

1 介绍

• 一个统一、全面、可扩展的代码库，为交通预测领域提供了一个可靠的实验工具和便捷的开发框架
• 目前支持

  • 交通状态预测

    • 交通流量预测

    • 交通速度预测

    • 交通需求预测

    • 起点-终点（OD）矩阵预测

    • 交通事故预测

  • 轨迹下一跳预测

  • 到达时间预测

  • 路网匹配

  • 路网表征学习

2 安装

2.1 创建一个conda 环境

conda create --name Libcity
conda activate Libcity

2.2 获取源代码

git clone https://github.com/LibCity/Bigscity-LibCity
cd Bigscity-LibCity

2.3 安装pytorch

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

2.4 安装依赖包

pip install -r requirements.txt

3  数据集下载

• LibCity中使用的数据集以原子文件的统一数据存储格式存储【后面会有笔记】
• 假设已经下载好了他的数据
  • Standard Dataset in LibCity - Google 云端硬盘
  • 
  • METR_LA 文件夹放在Bigscity-LibCity/raw_data/目录底下

4 运行模型

用于训练和评测一个模型的脚本run_model.py位于项目根目录中，它提供了一系列命令行参数，使用户可以调整运行参数配置

python run_model.py --task traffic_state_pred --model GRU --dataset METR_LA

4.0 命令行显示内容

 首先，记录模块提示模型运行的记录会保存在libcity/log文件夹下的相应文件中，并开始模型训练的流水线。

然后，执行模块会加载原子文件，创建数据集，划分训练集、验证集、测试集，并将划分好的数据集保存在libcity/cache/dataset_cache下。下次在相同参数的数据集上运行模型时，不需要重新进行数据预处理操作。

 

输出模型的结构和参数量、优化器和学习率调整机制

 模型训练

结束训练

4.1 遇到的报错&解决方案 

我一开始报错如下：

Traceback (most recent call last):File "run_model.py", line 7, in <module>from libcity.pipeline import run_modelFile "/home_nfs/liushuai/Bigscity-LibCity/libcity/pipeline/__init__.py", line 1, in <module>from libcity.pipeline.pipeline import run_model, hyper_parameter, objective_functionFile "/home_nfs/liushuai/Bigscity-LibCity/libcity/pipeline/pipeline.py", line 2, in <module>from ray import tuneFile "/home_nfs/liushuai/anaconda3/envs/Libcity/lib/python3.8/site-packages/ray/__init__.py", line 63, in <module>import ray._raylet  # noqa: E402File "python/ray/_raylet.pyx", line 102, in init ray._rayletFile "/home_nfs/liushuai/anaconda3/envs/Libcity/lib/python3.8/site-packages/ray/exceptions.py", line 7, in <module>from ray.core.generated.common_pb2 import RayException, Language, PYTHONFile "/home_nfs/liushuai/anaconda3/envs/Libcity/lib/python3.8/site-packages/ray/core/generated/common_pb2.py", line 33, in <module>_descriptor.EnumValueDescriptor(File "/home_nfs/liushuai/anaconda3/envs/Libcity/lib/python3.8/site-packages/google/protobuf/descriptor.py", line 789, in __new___message.Message._CheckCalledFromGeneratedFile()
TypeError: Descriptors cannot be created directly.
If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0.
If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are:1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower.2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).More information: https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/news/2022-05-06#python-updates

• 这个错误是由于 protobuf 库版本与 ray 库或代码生成的 .pb2.py 文件不兼容造成的
• 解决方法就是降级protobuf库

  • pip install protobuf==3.20.0
    

4.2 脚本支持的命令行参数

task	要执行的任务名，包括： traffic_state_pred traj_loc_pred eta map_matching road_representation。 默认为traffic_state_pred
model	要执行的模型名。默认为GRU
dataset	要执行的数据集。默认为METR_LA
config_file	用户自定义的配置文件名。默认为None 大多数命令行接受的参数是实验中经常传入的参数，比如batch_size。 为了让用户能自如地修改各模块默认参数，本框架允许用户在命令行中传入用户定义配置文件的文件名，然后从该文件中读入参数配置 该文件应满足以下格式要求： 用户定义配置文件应为JSON格式。 该JSON文件应存储一个字典，其中键为参数名，值为应修改的参数值。 文件应存放在项目根目录，文件名应由--config_file命令行参数指定。
saved_model	是否保存训练好的模型。默认为True
train	如果模型已经预训练过了，是否要重新训练模型。默认为True
batch_size	训练集和验证集的批次大小
train_rate	训练集在整个数据集中所占的比例。（划分的顺序是训练集、验证集、测试集）
eval_rate	验证集在整个数据集中所占的比例
learning_rate	学习率。默认值因模型而异
max_epoch	最大的训练轮数。默认值因模型而异
gpu	是否使用GPU。默认为True
gpu_id	使用的GPU的ID。默认为0

4.3  使用tensorboard

tensorboard --logdir 'libcity/cache'

我是在服务器上执行的，所以如果本地需要看的话，可以：

ssh -N -f -L localhost:6006:localhost:6006 -p 22 liushuai@172.21.32.121

然后本地浏览器访问地址 http://localhost:6006/，就可以看到可视化的结果

参考内容：快速入门 — Bigscity-LibCity 文档 (bigscity-libcity-docs.readthedocs.io)