m4数据集应该怎么运行啊？

Question

我用的是清华的那个时间序列预测库，我把m4数据集所有的文件都放在datasets/m4这个数据库了，选择的文件路径是m4-info，但是在run。py文件运行报错，显示的是没有发现training，npz文件，有朋友可以解决一下我的问题吗？

Answer 1

一杯年华@编程空间帮您解答，本答案结合 ChatGPT4.0和DeepSeek整理

我曾经遇到过类似的问题，当时也是在运行时间序列预测任务时碰到文件路径报错的情况。结合你描述的问题来看，主要是程序运行时找不到 training.npz 文件，这大概率和数据集文件结构、路径配置或文件名不匹配有关。下面为你分析并提供几种解决方案：

一、问题分析

1. 文件路径错误：你将数据集放在 datasets/m4 目录，但代码中可能默认路径或配置路径与实际存放位置不一致。
2. 数据集结构不符：M4 数据集通常包含 train 和 test 子目录存放不同频率的 .npz 文件，若你的文件直接放在根目录或结构混乱，会导致程序无法识别。
3. 文件名不匹配：程序可能默认读取 training.npz，但实际文件可能是 train.npz 或其他名称，或文件缺失。

二、解决方案

方案1：修正数据集文件结构并配置正确路径（最优方案）

操作逻辑：按照 M4 数据集标准结构整理文件，并确保代码路径与实际结构一致。
步骤：

1. 确认数据集结构：
   下载正确的 M4 数据集后，解压后目录结构应类似：

   datasets/m4/
     ├── m4-info.csv       # 元信息文件
     ├── train/           # 训练数据目录
     │   ├── daily.npz
     │   ├── hourly.npz
     │   ...
     └── test/            # 测试数据目录
         ├── daily.npz
         ├── hourly.npz
         ...
   

   若你的文件直接放在 datasets/m4 下（无 train/test 目录），需手动创建这两个子目录，并将对应的 .npz 文件移动进去。

2. 修改代码路径：
   在 run.py 中，根据实际结构配置路径。例如，若要加载 hourly 类型的训练数据：

   import os
   dataset_path = "datasets/m4"  # 数据集根路径
   data_type = "hourly"          # 时间序列频率（daily/hourly等）
   
   # 拼接训练集路径（train目录下的对应频率文件）
   train_file = os.path.join(dataset_path, "train", f"{data_type}.npz")
   if not os.path.exists(train_file):
       raise FileNotFoundError(f"训练文件未找到：{train_file}")
   
   # 加载数据示例
   train_data = np.load(train_file)
   

优势：符合数据集规范，避免后续因结构混乱引发其他问题，兼容性强。

方案2：直接指定文件路径（适用于文件未分目录的情况）

操作逻辑：若数据集文件直接存放在 datasets/m4 目录下（无 train/test 目录），直接通过路径指定文件名。
步骤：

1. 检查文件是否存在：
   确认 datasets/m4 目录下是否有 training.npz 或 train.npz 文件。若文件名是 train.npz，需修改代码中的文件名。

2. 修改代码路径：

   import os
   dataset_path = "datasets/m4"  # 数据集根路径
   
   # 假设文件名为 train.npz（非 training.npz）
   train_file = os.path.join(dataset_path, "train.npz")
   if not os.path.exists(train_file):
       # 若仍报错，尝试用 training.npz 文件名
       train_file = os.path.join(dataset_path, "training.npz")
       if not os.path.exists(train_file):
           raise FileNotFoundError("文件未找到，请检查文件名！")
   
   # 加载数据
   train_data = np.load(train_file)
   

注意：此方案仅适用于临时调整，长期使用建议按标准结构整理数据集。

方案3：调试路径并打印文件列表（排查隐藏问题）

操作逻辑：通过代码打印目录下的文件列表，确认文件是否存在及路径是否正确。
代码示例：

import os

dataset_path = "datasets/m4"
# 打印数据集目录下的所有文件
print("数据集目录文件列表：", os.listdir(dataset_path))

# 检查 train.npz 或 training.npz 是否存在
for fname in ["train.npz", "training.npz"]:
    file_path = os.path.join(dataset_path, fname)
    if os.path.exists(file_path):
        print(f"找到文件：{file_path}")
    else:
        print(f"未找到文件：{file_path}")

作用：快速定位文件是否存在、路径是否包含空格或特殊字符等隐藏问题。

三、总结与建议

最优方案推荐：优先选择 方案1，即按标准结构整理数据集并配置路径。这能从根本上解决文件路径问题，且符合时间序列预测库的预期结构，减少后续调试成本。

如果按照上述步骤操作后仍报错，建议提供 run.py 中读取数据的关键代码片段，或数据集目录的文件列表截图，以便进一步排查。希望这些方法能帮你解决问题！请楼主采纳～ 如有其他疑问，欢迎继续留言！