51 lines
2.1 KiB
INI
51 lines
2.1 KiB
INI
[Dataset]
|
||
# 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
|
||
# 请确保数据集已经按照要求格式放置在./dataset路径下
|
||
name=SWAT
|
||
|
||
[Method]
|
||
# 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
|
||
# 请确保模型文件已经按照要求格式放置在./model路径下
|
||
# 模型名称请全部由字母组成
|
||
name=AnomalyTransformer
|
||
|
||
[Preprocess]
|
||
# 填写预处理方法名称（文件名称，不用写".py"）
|
||
# 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
|
||
name=standardization
|
||
|
||
[Evaluation]
|
||
# 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
|
||
# 请确保评估方法文件已经按照要求格式放置在./evaluation路径下
|
||
name=f1,f1pa,ftad,affiliation
|
||
|
||
[ModelPath]
|
||
# 模型加载先前参数，请用"模型名_数据集名"作为变量名
|
||
# 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
|
||
MtadGatAtt_SWAT=none
|
||
|
||
[BaseParameters]
|
||
# train表示是否训练模型，请填写true或者false，为false时，仅测试模型
|
||
train=true
|
||
# epoch表示训练轮数，请填写正整数
|
||
epochs=20
|
||
# batch-size表示每个batch的尺寸，请填写正整数
|
||
batch_size=32
|
||
# learning-rate表示学习率，建议不要高于0.001
|
||
learning_rate=1e-4
|
||
# 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
|
||
device=auto
|
||
|
||
[CustomParameters]
|
||
# 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
|
||
# 输入数据长度input_size，即截取数据的窗口长度
|
||
input_size=100
|
||
# 输出数据长度output_size
|
||
output_size=1
|
||
# 截取数据的窗口的移动步长
|
||
step=1
|
||
# 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）
|
||
del_column_name=true
|
||
# 数据集文件（csv）中，第一列是否是时间戳
|
||
time_index=true
|