交通流预测PDFormer代码，怎么解决呀!

Question

直接从github上面下下来的代码，配置好环境之后运行就报错了。
P1是报错
P2是源码，在/libcity/model/traffic_flow_prediction/PDFormer.py", line 439，在PDFormer类的forward方法中
之前有次在循环前面加了下面的几行扩展self.pattern_keys维度，是可以运行了，
但是当用的是PEMS04/07/08数据集的时候，实验结果有很大差距；数据集是NYCTaxi,CHIBike,T-Drive的时候实验结果是正常的

#添加的代码
if self.pattern_keys.shape[-1] == 1:
      self.pattern_keys = self.pattern_keys.expand(-1, -1, self.output_dim)
#源码
x_pattern_list = []
pattern_key_list = []
for i in range(self.output_dim):
     x_pattern_list.append(self.pattern_embeddings[i](x_patterns[..., i]).unsqueeze(-1))
     pattern_key_list.append(self.pattern_embeddings[i](self.pattern_keys[..., i]).unsqueeze(-1))

有没有朋友可以帮帮忙~

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

从您给出的代码和错误信息来看，问题似乎出在尝试访问数组索引时超出了其实际大小。具体地，当您尝试访问 self.pattern_embeddings[i] 和 self.pattern_keys[..., i] 的某个索引 i 时，如果 i 的值大于 self.output_dim 或小于有效的索引范围，就会出现 IndexError。这可能是因为某些数据集的维度与模型期望的维度不匹配。

以下是一些可能的解决方案：

1. 检查索引值：确保在循环中使用 range(self.output_dim) 时，self.output_dim 的值正确反映了数据的维度。也许在某些数据集中，这个维度有所不同，导致索引超出范围。
2. 检查数据集的维度：确认您使用的数据集（如PEMS04/07/08）的维度是否与模型期望的维度相匹配。可能需要针对这些特定数据集调整模型的某些部分。
3. 调整模型结构：如果某些数据集的维度确实与模型不一致，您可能需要修改模型的部分结构以适应这些数据集。这可能涉及调整某些层的参数或更改数据处理流程。
4. 使用断言或条件检查：在代码中添加断言或条件检查来验证索引是否在有效范围内，这样可以帮助诊断问题。例如：

for i in range(self.output_dim):
    assert i < self.pattern_embeddings.shape[0] and i < self.pattern_keys.shape[0], "Index out of bounds"
    x_pattern_list.append(self.pattern_embeddings[i](x_patterns[..., i]).unsqueeze(-1))
    pattern_key_list.append(self.pattern_embeddings[i](self.pattern_keys[..., i]).unsqueeze(-1))

这段代码会在索引超出范围时引发断言错误，从而帮助您更快地定位问题。 5. 考虑模型的初始化参数：确保模型的初始化参数（如输出维度等）是根据数据集设置的。有时，不同的数据集可能需要不同的初始化参数。

最后，关于您之前尝试通过扩展 self.pattern_keys 维度来解决问题的做法，如果这导致了不同的实验结果，可能是因为这样做改变了模型的一部分行为。在某些情况下，这种改变可能是有利的，但在其他情况下可能会导致不稳定的性能或错误的预测。因此，建议深入了解这种改变对模型的具体影响，并谨慎使用这种方法。