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2.1 KiB
INI
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[Dataset]
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# 填写数据集名称（文件夹名称），同时训练测试多个数据集，请用逗号隔开
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# 请确保数据集已经按照要求格式放置在./dataset路径下
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name=SWAT
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[Method]
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# 填写模型名称（文件名称，不用写".py"），同时训练测试多个算法，请用逗号隔开
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# 请确保模型文件已经按照要求格式放置在./model路径下
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# 模型名称请全部由字母组成
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name=AnomalyTransformer
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[Preprocess]
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# 填写预处理方法名称（文件名称，不用写".py"）
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# 请确保预处理方法文件已经按照要求格式放置在./preprocess路径下
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name=standardization
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[Evaluation]
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# 填写评估方法名称（文件名称，不用写".py"），同时使用多个评估方法，请用逗号隔开
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# 请确保评估方法文件已经按照要求格式放置在./evaluation路径下
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name=f1,f1pa,ftad,affiliation
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[ModelPath]
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# 模型加载先前参数，请用"模型名_数据集名"作为变量名
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# 路径名称从TSAD文件夹下开始写相对路径，或者直接写绝对路径
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MtadGatAtt_SWAT=none
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[BaseParameters]
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# train表示是否训练模型，请填写true或者false，为false时，仅测试模型
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train=true
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# epoch表示训练轮数，请填写正整数
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epochs=20
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# batch-size表示每个batch的尺寸，请填写正整数
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batch_size=32
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# learning-rate表示学习率，建议不要高于0.001
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learning_rate=1e-4
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# device表示使用的设备，可以选auto、cpu、cuda，其中auto代表自动判断，有gpu使用gpu，没有则使用cpu；选gpu时需要选择gpu序号，例如cuda:0
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device=auto
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[CustomParameters]
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# 此处可以填入自定义参数，数量不限，用于填写特殊需求输入，例如模型文件所需的所有外部参数，构建数据集的部分参数
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# 输入数据长度input_size，即截取数据的窗口长度
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input_size=100
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# 输出数据长度output_size
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output_size=1
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# 截取数据的窗口的移动步长
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step=1
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# 数据集文件（csv）中，第一行是否需要忽略（第一行为列名的话需要忽略）
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del_column_name=true
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# 数据集文件（csv）中，第一列是否是时间戳
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time_index=true
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