libcity笔记：详细流程（以DeepMove为例）

1 主调用

 python run_model.py --task traj_loc_pred --model DeepMove --dataset gowalla --batch_size=5

• 有task、dataset、model三个必须命令行参数
• batch_size一个可选命令行参数
• 没有confg_file

1.1 libcity/utils/argument_list.py/str2bool

• 将字符串表示的布尔值转换为 Python 中的布尔值。

  • 首先检查输入的参数是否已经是布尔值类型，如果是，则直接返回该值，无需转换。

  • if s.lower() in ('yes', 'true'):：检查字符串是否是 'yes' 或 'true'，如果是，则返回 True。

  • elif s.lower() in ('no', 'false'):：检查字符串是否是 'no' 或 'false'，如果是，则返回 False。

  • else:：如果字符串既不是 'yes'/'true' 也不是 'no'/'false'，则抛出 argparse.ArgumentTypeError 异常，表示期望一个布尔值。

1.2 libcity/utils/argument_list.py/add_general_args

2 libcity/pipeline/pipeline.py/run_model

2.1 libcity/config/config_parser.py/ConfigParser

2.1.1 构造函数

2.1.2 get

2.2 libcity/utils/utils.py/get_logger

2.3 set_random_seed

2.4 get_data &get_data_feature

Libcity笔记：libcity/data/dataset/trajectory_encoder/standard_trajectory_encoder.py-CSDN博客

2.5 get_model

从ibcity/model/trajectory_loc_prediction/DeepMove.py 中生成 DeepMove类

2.5.1 get_evaluator

2.6 traiin