PyTorch时空预测模型复现：深入models目录解析

在PyTorch时空预测模型的复现中，我们着眼于models目录的深度解析。每个文件夹都存储着一个结构完整的模型代码，我们的复现参考了论文中的公式、图示，以及GitHub作者可能提供的代码。这些模型假设输入的Tensor形状为(batch, sequence, channel, height, width)。我们的学习目的是将模型尽可能内聚成小的Module，再进行组合。尽管这样的设计可能效率较低，但有助于更好地理解模型结构。此外，我们还介绍了util文件夹中的patch方法，该方法针对大尺寸数据进行patch分割。需要根据实际情况进行相应修改，特别是在处理四维数据时需要相应的逻辑修改。我们还提到了TrainingTemplate和TestingTemplate，这是我自己编写的训练过程模板类，通常只需继承并重写一些方法即可。最后，content_tree文件夹包含生成目录树的方法，为项目的整体结构提供了更清晰的展示。