QA & 其他彩蛋
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2024年7月17日创建
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Task2 QA汇总
序号 | 问题 | 回答 |
| 将其他年份的数据也导入，第九步模型训练报错 错误表明 xarray 尝试读取数据时没有找到合适的 IO 后端？请问应该如何解决，或者是否有步骤出错了 | 执行以下命令： python -m pip install "xarray[io]" # Install optional dependencies for handling I/O python -m pip install "xarray[accel]" # Install optional dependencies for accelerating xarray python -m pip install "xarray[parallel]" # Install optional dependencies for dask arrays python -m pip install "xarray[viz]" # Install optional dependencies for visualization python -m pip install "xarray[complete]" # Install all the above 安装完整版xarray即可。 |
| 报错：pandas._libs.tslibs.parsing.DateParseError: Unknown datetime string format, unable to parse: .DS_Store, at position 0 （有的时候能跑通，有的时候会莫名其妙出现这个错误。是否和下载方式有关？我在本地跑的） | 我自己解决了，是我电脑MacOS的问题 原因： .DS_Store是一个MacOS下用来存储文件夹属性的隐藏文件,读取列表时可能读取了这个文件产生错误。 可以在获取init_time_dir_year列表前过滤掉.DS_Store 解决方案： 在init_time_path_dict[pd.to_datetime(...语句前添加： if init_time == '.DS_Store': continue |
| 导入其它年份数据后（文件名weather.round1.train.ft.2021.2.zip），第九步模型训练报错 该错误出现在训练第一个epoch时，内循环前20个正常， | gt数据值缺失，在相应的gt文件里面没有当前time对应的值，就会报这个错误，数据缺失还挺多的。 解决方法：参考第二个baseline，替换一下 def __getitem__(self, index): init_time = self.init_times[index] try: ft_item = self.ft.get_fts(init_time).to_array().isel(variable=0).values gt_item = self.gt.get_gts(init_time).to_array().isel(variable=0).values except KeyError as e: print(e) print(f'init_time: {init_time} not found') # return None, None return self.__getitem__(index - 1) |
Task1 QA汇总：
序号 | 问题 | 回答 |