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**日期**: 2025-07-15 11:43
**主题**: 修复因PyTorch版本不兼容导致的训练失败问题

### 问题描述
在修复了路径和依赖问题后，在某些机器上运行模型训练时，程序因 `TypeError: ReduceLROnPlateau.__init__() got an unexpected keyword argument 'verbose'` 而崩溃。但在本地开发机上运行正常。

### 根本原因
此问题是典型的**环境不一致**导致的兼容性错误。
1.  **PyTorch版本差异**: 本地开发环境安装了较旧版本的PyTorch，其学习率调度器 `ReduceLROnPlateau` 支持 `verbose` 参数（用于在学习率变化时打印日志）。
2.  **新环境**: 在其他计算机或新创建的虚拟环境中，安装了较新版本的PyTorch。在新版本中，`ReduceLROnPlateau` 的 `verbose` 参数已被移除。
3.  **代码问题**: `server/trainers/mlstm_trainer.py` 和 `server/trainers/transformer_trainer.py` 的代码中，在创建 `ReduceLROnPlateau` 实例时硬编码了 `verbose=True` 参数，导致在新版PyTorch环境下调用时出现 `TypeError`。

### 解决方案：移除已弃用的参数
1.  **全面排查**: 检查了项目中所有训练器文件 (`mlstm_trainer.py`, `transformer_trainer.py`, `kan_trainer.py`, `tcn_trainer.py`)。
2.  **精确定位**: 确认只有 `mlstm_trainer.py` 和 `transformer_trainer.py` 使用了 `ReduceLROnPlateau` 并传递了 `verbose` 参数。
3.  **执行修复**:
    *   **文件**: `server/trainers/mlstm_trainer.py` 和 `server/trainers/transformer_trainer.py`
    *   **位置**: `ReduceLROnPlateau` 的初始化调用处。
    *   **操作**: 删除了 `verbose=True` 参数。
        ```diff
        - scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min', ..., verbose=True)
        + scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min', ...)
        ```
    *   **原因**: 移除这个在新版PyTorch中已不存在的参数，可以从根本上解决 `TypeError`，并确保代码在不同版本的PyTorch环境中都能正常运行。此修改不影响学习率调度器的核心功能。

server/trainers/mlstm_trainer.py

@@ -340,7 +340,7 @@ def train_product_model_with_mlstm(
     
     criterion = nn.MSELoss()
     optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
-    scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min', patience=patience // 2, factor=0.5, verbose=True)
+    scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min', patience=patience // 2, factor=0.5)
 
     emit_progress("数据预处理完成，开始模型训练...", progress=10)
     

server/trainers/transformer_trainer.py

@@ -279,7 +279,7 @@ def train_product_model_with_transformer(
     
     criterion = nn.MSELoss()
     optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
-    scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min', patience=patience // 2, factor=0.5, verbose=True)
+    scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min', patience=patience // 2, factor=0.5)
     
     # 训练模型
     train_losses = []

xz修改记录日志和启动依赖.md

@@ -1,10 +1,9 @@
 ### 根目录启动
-`uv pip install loguru numpy pandas torch matplotlib flask flask_cors flask_socketio flasgger scikit-learn tqdm pytorch_tcn`
-
+**1**:`uv venv`
+**2**:`uv pip install loguru numpy pandas torch matplotlib flask flask_cors flask_socketio flasgger scikit-learn tqdm pytorch_tcn pyarrow`
+**3**: `uv run .\server\api.py` 
 ### UI
-`npm install` `npm run dev`
-
-
+**1**:`npm install` `npm run dev`
 
 # “预测分析”模块UI重构修改记录
 
@@ -755,4 +754,33 @@
                 # ... 后续处理逻辑保持不变 ...
             ```
 
-通过以上步骤，您就可以在不改动项目其他任何部分的情况下，轻松地将数据源从本地文件切换到服务器数据库。
+通过以上步骤，您就可以在不改动项目其他任何部分的情况下，轻松地将数据源从本地文件切换到服务器数据库。
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+**日期**: 2025-07-15 11:43
+**主题**: 修复因PyTorch版本不兼容导致的训练失败问题
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+### 问题描述
+在修复了路径和依赖问题后，在某些机器上运行模型训练时，程序因 `TypeError: ReduceLROnPlateau.__init__() got an unexpected keyword argument 'verbose'` 而崩溃。但在本地开发机上运行正常。
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+### 根本原因
+此问题是典型的**环境不一致**导致的兼容性错误。
+1.  **PyTorch版本差异**: 本地开发环境安装了较旧版本的PyTorch，其学习率调度器 `ReduceLROnPlateau` 支持 `verbose` 参数（用于在学习率变化时打印日志）。
+2.  **新环境**: 在其他计算机或新创建的虚拟环境中，安装了较新版本的PyTorch。在新版本中，`ReduceLROnPlateau` 的 `verbose` 参数已被移除。
+3.  **代码问题**: `server/trainers/mlstm_trainer.py` 和 `server/trainers/transformer_trainer.py` 的代码中，在创建 `ReduceLROnPlateau` 实例时硬编码了 `verbose=True` 参数，导致在新版PyTorch环境下调用时出现 `TypeError`。
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+### 解决方案：移除已弃用的参数
+1.  **全面排查**: 检查了项目中所有训练器文件 (`mlstm_trainer.py`, `transformer_trainer.py`, `kan_trainer.py`, `tcn_trainer.py`)。
+2.  **精确定位**: 确认只有 `mlstm_trainer.py` 和 `transformer_trainer.py` 使用了 `ReduceLROnPlateau` 并传递了 `verbose` 参数。
+3.  **执行修复**:
+    *   **文件**: `server/trainers/mlstm_trainer.py` 和 `server/trainers/transformer_trainer.py`
+    *   **位置**: `ReduceLROnPlateau` 的初始化调用处。
+    *   **操作**: 删除了 `verbose=True` 参数。
+        ```diff
+        - scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min', ..., verbose=True)
+        + scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min', ...)
+        ```
+    *   **原因**: 移除这个在新版PyTorch中已不存在的参数，可以从根本上解决 `TypeError`，并确保代码在不同版本的PyTorch环境中都能正常运行。此修改不影响学习率调度器的核心功能。
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+### 最终结果
+通过移除已弃用的 `verbose` 参数，彻底解决了由于环境差异导致的版本兼容性问题，确保了项目在所有目标机器上都能稳定地执行训练任务。