chencodex/rnn_pytorch

Using the Pytorch to build an image temporal prediction model of the encoder-forecaster structure, ConvGRU kernel & ConvLSTM kernel

RNN_Pytorch

使用pytorch框架搭建一个encoder-forecaster结构的图像时序预测模型，ConvGRU内核

##文件说明

BMSELoss.py 一个对不同降雨级别进行加权损失的loss函数。
ConvGRUCell.py 利用卷积操作实现的ConvGRU内核，单Cell
ConvLSTM.py 利用卷积操作实现的ConvLSTM内核，包含了单Cell，多层Cell的实现方式，以及一个实验用的RNN模型
encoder.py 序列编码结构
forecaster.py 序列预测结构
HKO_EF.py 尝试一个试验性质的训练方式
HKO_model.py HKO-7模型的搭建和训练
RNN.py 一般的RNN模型
RNN_train.py RNN模型的训练

##模型说明

本项目参考的HKO模型为论文  [Deep learning for precipitation nowcasting: A benchmark and a new model](http://papers.nips.cc/paper/7145-deep-learning-for-precipitation-nowcasting-a-benchmark-and-a-new-model)
encoder和forecaster 结构皆参照此论文编写
本文的数据样本原始大为20*1*477*477，训练过程中会缩放或随机切割到120*120大小。
原始数据为0-70之间的DBz值，在输入网络前已经映射到（0-255）/255.所以代码中的BMSELoss的阈值也经过了调整。

rnn_pytorch's Issues

HKO-7数据集能否提供下，谢谢

data的数据结构

您好，请问下train_arr， train_imgs_maps的数据结构分别是什么，谢谢

运行代码出现OOM问题

您好，我更改了卷积核的一些参数，放在GPU上面跑，出现了Out Of Memory问题，已经把数据量改小了，按理GPU也是够用的，找不到问题在哪儿。不知道您在运行代码的时候是否有这些问题？

关于forcaster的输入

您好，trajgru那篇论文里的emcoder-forecaster结构中，forecaster的所有时间步的输入是全0吗，还是说是这个时间步输入是上一个的时间步输出，我看您的代码实现好像是前者，可能我理解的不对，希望您解答一下，非常感谢。

dada_transfrom模块找不到

请问dada_transfrom 模块在哪里？ @chencodeX

用在moving mnist数据集上效果怎么样

请问这个模型用在moving mnist数据集上效果怎么样，因为这个只有64*64，经过下采样然后上采样这样是不是会丢不少信息