药品预测功能完善
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a18c8dddf9
908
lyf开发日志记录文档.md
908
lyf开发日志记录文档.md
@ -1,829 +1,123 @@
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### 根目录启动
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`uv pip install loguru numpy pandas torch matplotlib flask flask_cors flask_socketio flasgger scikit-learn tqdm pytorch_tcn`
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# 开发日志记录
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### UI
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`npm install` `npm run dev`
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# “预测分析”模块UI重构修改记录
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**任务目标**: 将原有的、通过下拉菜单切换模式的单一预测页面，重构为通过左侧子导航切换模式的多页面布局，使其UI结构与“模型训练”模块保持一致。
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### 后端修复 (2025-07-13)
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**任务目标**: 解决模型训练时因数据文件路径错误导致的数据加载失败问题。
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- **核心问题**: `server/core/predictor.py` 中的 `PharmacyPredictor` 类初始化时，硬编码了错误的默认数据文件路径 (`'pharmacy_sales_multi_store.csv'`)。
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- **修复方案**:
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1. 修改 `server/core/predictor.py`，将默认数据路径更正为 `'data/timeseries_training_data_sample_10s50p.parquet'`。
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2. 同步更新了 `server/trainers/mlstm_trainer.py` 中所有对数据加载函数的调用，确保使用正确的文件路径。
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- **结果**: 彻底解决了在独立训练进程中数据加载失败的问题。
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### 后端修复 (2025-07-13) - 数据流重构
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**任务目标**: 解决因数据处理流程中断导致 `sales` 和 `price` 关键特征丢失，从而引发模型训练失败的根本问题。
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- **核心问题**:
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1. `server/core/predictor.py` 中的 `train_model` 方法在调用训练器（如 `train_product_model_with_mlstm`）时，没有将预处理好的数据传递过去。
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2. `server/trainers/mlstm_trainer.py` 因此被迫重新加载和处理数据，但其使用的数据标准化函数 `standardize_column_names` 存在逻辑缺陷，导致关键列丢失。
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- **修复方案 (数据流重构)**:
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1. **修改 `server/trainers/mlstm_trainer.py`**:
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- 重构 `train_product_model_with_mlstm` 函数，使其能够接收一个预处理好的 DataFrame (`product_df`) 作为参数。
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- 移除了函数内部所有的数据加载和重复处理逻辑。
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2. **修改 `server/core/predictor.py`**:
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- 在 `train_model` 方法中，将已经加载并处理好的 `product_data` 作为参数，显式传递给 `train_product_model_with_mlstm` 函数。
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3. **修改 `server/utils/multi_store_data_utils.py`**:
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- 在 `standardize_column_names` 函数中，使用 Pandas 的 `rename` 方法强制进行列名转换，确保 `quantity_sold` 和 `unit_price` 被可靠地重命名为 `sales` 和 `price`。
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- **结果**: 彻底修复了数据处理流程，确保数据只被加载和标准化一次，并被正确传递，从根本上解决了模型训练失败的问题。
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### 第一次重构 (多页面、双栏布局)
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- **新增文件**:
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- `UI/src/views/prediction/ProductPredictionView.vue`
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- `UI/src/views/prediction/StorePredictionView.vue`
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- `UI/src/views/prediction/GlobalPredictionView.vue`
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- **修改文件**:
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- `UI/src/router/index.js`: 添加了指向新页面的路由。
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- `UI/src/App.vue`: 将“预测分析”修改为包含三个子菜单的父菜单。
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本文档记录了项目开发过程中的主要修改、问题修复和重要决策。
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### 第二次重构 (基于用户反馈的单页面布局)
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**任务目标**: 统一三个预测子页面的布局，采用旧的单页面预测样式，并将导航功能与页面内容解耦。
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- **修改文件**:
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- **`UI/src/views/prediction/ProductPredictionView.vue`**:
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- **内容**: 使用 `UI/src/views/NewPredictionView.vue` 的布局进行替换。
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- **逻辑**: 移除了“模型训练方式”选择器，并将该页面的预测模式硬编码为 `product`。
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- **`UI/src/views/prediction/StorePredictionView.vue`**:
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- **内容**: 使用 `UI/src/views/NewPredictionView.vue` 的布局进行替换。
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- **逻辑**: 移除了“模型训练方式”选择器，并将该页面的预测模式硬编码为 `store`。
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- **`UI/src/views/prediction/GlobalPredictionView.vue`**:
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- **内容**: 使用 `UI/src/views/NewPredictionView.vue` 的布局进行替换。
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- **逻辑**: 移除了“模型训练方式”及特定目标选择器，并将该页面的预测模式硬编码为 `global`。
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**总结**: 通过两次重构，最终实现了使用左侧导航栏切换预测模式，同时右侧内容区域保持统一、简洁的单页面布局，完全符合用户的最终要求。
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**按药品训练修改**
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**日期**: 2025-07-14
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**文件**: `server/trainers/mlstm_trainer.py`
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**问题**: 模型训练因 `KeyError: "['sales', 'price'] not in index"` 失败。
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**分析**:
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1. `'price'` 列在提供的数据中不存在，导致 `KeyError`。
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2. `'sales'` 列作为历史输入（自回归特征）对于模型训练是必要的。
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**解决方案**: 从 `mlstm_trainer` 的特征列表中移除了不存在的 `'price'` 列，保留了 `'sales'` 列用于自回归。
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**日期**: 2025-07-14 (补充)
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**文件**:
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* `server/trainers/transformer_trainer.py`
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* `server/trainers/tcn_trainer.py`
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* `server/trainers/kan_trainer.py`
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**问题**: 预防性修复。这些文件存在与 `mlstm_trainer.py` 相同的 `KeyError` 隐患。
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**分析**: 经过检查，这些训练器与 `mlstm_trainer` 共享相同的数据处理逻辑，其硬编码的特征列表中都包含了不存在的 `'price'` 列。
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**解决方案**: 统一从所有相关训练器的特征列表中移除了 `'price'` 列，以确保所有模型训<E59E8B><E8AEAD>的健壮性。
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**日期**: 2025-07-14 (深度修复)
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**文件**: `server/utils/multi_store_data_utils.py`
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**问题**: 追踪 `KeyError: "['sales'] not in index"` 时，发现数据标准化流程存在多个问题。
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**分析**:
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1. 通过 `uv run` 读取了 `.parquet` 数据文件，确认了原始列名。
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2. 发现 `standardize_column_names` 函数中的重命名映射与原始列名不匹配 (例如 `quantity_sold` vs `sales_quantity`)。
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3. 确认了原始数据中没有 `price` 列，但代码中存在对它的依赖。
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4. 函数缺乏一个明确的返回列选择机制，导致 `sales` 列在数据准备阶段被意外丢弃。
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**解决方案**:
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1. 修正了 `rename_map` 以正确匹配原始数据列名 (`sales_quantity` -> `sales`, `temperature_2m_mean` -> `temperature`, `dayofweek` -> `weekday`)。
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2. 移除了对不存在的 `price` 列的依赖。
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3. 在函数末尾添加了逻辑，确保返回的 `DataFrame` 包含所有模型训练所需的标准列（特征 + 目标），保证了数据流的稳定性。
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4. 原始数据列名:['date', 'store_id', 'product_id', 'sales_quantity', 'sales_amount', 'gross_profit', 'customer_traffic', 'store_name', 'city', 'product_name', 'manufacturer', 'category_l1', 'category_l2', 'category_l3', 'abc_category', 'temperature_2m_mean', 'temperature_2m_max', 'temperature_2m_min', 'year', 'month', 'day', 'dayofweek', 'dayofyear', 'weekofyear', 'is_weekend', 'sl_lag_7', 'sl_lag_14', 'sl_rolling_mean_7', 'sl_rolling_std_7', 'sl_rolling_mean_14', 'sl_rolling_std_14']
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**日期**: 2025-07-14 10:16
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**主题**: 修复模型训练中的 `KeyError` 及数据流问题 (详细版)
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### 阶段一：修复训练器层 `KeyError`
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* **问题**: 模型训练因 `KeyError: "['sales', 'price'] not in index"` 失败。
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* **分析**: 训练器硬编码的特征列表中包含了数据源中不存在的 `'price'` 列。
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* **涉及文件**:
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* `server/trainers/mlstm_trainer.py`
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* `server/trainers/transformer_trainer.py`
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* `server/trainers/tcn_trainer.py`
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||||
* `server/trainers/kan_trainer.py`
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||||
* **修改详情**:
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* **位置**: 每个训练器文件中的 `features` 列表定义处。
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* **操作**: 修改。
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* **内容**:
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```diff
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- features = ['sales', 'price', 'weekday', 'month', 'is_holiday', 'is_weekend', 'is_promotion', 'temperature']
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+ features = ['sales', 'weekday', 'month', 'is_holiday', 'is_weekend', 'is_promotion', 'temperature']
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```
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* **原因**: 移除对不存在的 `'price'` 列的依赖，解决 `KeyError`。
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### 阶段二：修复数据标准化层
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* **问题**: 修复后出现新错误 `KeyError: "['sales'] not in index"`，表明数据标准化流程存在缺陷。
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* **分析**: 通过 `uv run` 读取 `.parquet` 文件确认，`standardize_column_names` 函数中的列名映射错误，且缺少最终列选择机制。
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* **涉及文件**: `server/utils/multi_store_data_utils.py`
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* **修改详情**:
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1. **位置**: `standardize_column_names` 函数, `rename_map` 字典。
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* **操作**: 修改。
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* **内容**:
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```diff
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- rename_map = { 'quantity_sold': 'sales', 'unit_price': 'price', 'day_of_week': 'weekday' }
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+ rename_map = { 'sales_quantity': 'sales', 'temperature_2m_mean': 'temperature', 'dayofweek': 'weekday' }
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```
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* **原因**: 修正键名以匹配数据源的真实列名 (`sales_quantity`, `temperature_2m_mean`, `dayofweek`)。
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2. **位置**: `standardize_column_names` 函数, `sales_amount` 计算部分。
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* **操作**: 修改 (注释)。
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* **内容**:
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```diff
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- if 'sales_amount' not in df.columns and 'sales' in df.columns and 'price' in df.columns:
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- df['sales_amount'] = df['sales'] * df['price']
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+ # 由于没有price列，sales_amount的计算逻辑需要调整或移除
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+ # if 'sales_amount' not in df.columns and 'sales' in df.columns and 'price' in df.columns:
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||||
+ # df['sales_amount'] = df['sales'] * df['price']
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```
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* **原因**: 避免因缺少 `'price'` 列而导致潜在错误。
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3. **位置**: `standardize_column_names` 函数, `numeric_columns` 列表。
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* **操作**: 删除。
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||||
* **内容**:
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```diff
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- numeric_columns = ['sales', 'price', 'sales_amount', 'weekday', 'month', 'temperature']
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+ numeric_columns = ['sales', 'sales_amount', 'weekday', 'month', 'temperature']
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```
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||||
* **原因**: 从数值类型转换列表中移除不存在的 `'price'` 列。
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4. **位置**: `standardize_column_names` 函数, `return` 语句前。
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* **操作**: 增加<E5A29E><E58AA0>
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* **内容**:
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```diff
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+ # 定义模型训练所需的所有列（特征 + 目标）
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+ final_columns = [
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+ 'date', 'sales', 'product_id', 'product_name', 'store_id', 'store_name',
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||||
+ 'weekday', 'month', 'is_holiday', 'is_weekend', 'is_promotion', 'temperature'
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+ ]
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||||
+ # 筛选出DataFrame中实际存在的列
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+ existing_columns = [col for col in final_columns if col in df.columns]
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+ # 返回只包含这些必需列的DataFrame
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+ return df[existing_columns]
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```
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||||
* **原因**: 增加列选择机制，确保函数返回的 `DataFrame` 结构统一且包含 `sales` 列，从根源上解决 `KeyError: "['sales'] not in index"`。
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### 阶段三：修复数据流分发层
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* **问题**: `predictor.py` 未将处理好的数据统一传递给所有训练器。
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* **分析**: `train_model` 方法中，只有 `mlstm` 的调用传递了 `product_df`，其他模型则没有，导致它们重新加载未处理的数据。
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* **涉及文件**: `server/core/predictor.py`
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||||
* **修改详情**:
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||||
* **位置**: `train_model` 方法中对 `train_product_model_with_transformer`, `_tcn`, `_kan` 的调用处。
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||||
* **操作**: 增加。
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* **内容**: 在函数调用中增加了 `product_df=product_data` 参数。
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```diff
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||||
- model_result, metrics, actual_version = train_product_model_with_transformer(product_id, ...)
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||||
+ model_result, metrics, actual_version = train_product_model_with_transformer(product_id=product_id, product_df=product_data, ...)
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```
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*(对 `tcn` 和 `kan` 的调用也做了类似修改)*
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* **原因**: 统一数据流，确保所有训练器都使用经过正确预处理的、包含完整信息的 `DataFrame`。
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### 阶段四：适配训练器以接收数据
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* **问题**: `transformer`, `tcn`, `kan` 训练器需要能接收上游传来的数据。
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* **分析**: 需要修改这三个训练器的函数签名和内部逻辑，使其在接收到 `product_df` 时跳过数据加载。
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* **涉及文件**: `server/trainers/transformer_trainer.py`, `tcn_trainer.py`, `kan_trainer.py`
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* **修改详情**:
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1. **位置**: 每个训练器主函数的定义处。
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* **操作**: 增加。
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* **内容**: 在函数参数中增加了 `product_df=None`。
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```diff
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- def train_product_model_with_transformer(product_id, ...)
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+ def train_product_model_with_transformer(product_id, product_df=None, ...)
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```
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2. **位置**: 每个训练器内部的数据加载逻辑处。
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* **操作**: 增加。
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* **内容**: 增加了 `if product_df is None:` 的判断逻辑，只有在未接收到数据时才执行内部加载。
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```diff
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+ if product_df is None:
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- # 根据训练模式加载数据
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- from utils.multi_store_data_utils import load_multi_store_data
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- ...
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+ # [原有的数据加载逻辑]
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+ else:
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+ # 如果传入了product_df，直接使用
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+ ...
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```
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* **原因**: 完成数据流修复的最后一环，使训练器能够灵活地接收外部数据或自行加载，彻底解决问题。
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**日期**: 2025-07-14 10:38
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**主题**: 修复因NumPy类型导致的JSON序列化失败问题
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### 阶段五：修复前后端通信层
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* **问题**: 模型训练成功后，后端向前端发送包含训练指标（metrics）的WebSocket消息或API响应时失败，导致前端状态无法更新为“已完成”。
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* **日志错误**: `Object of type float32 is not JSON serializable`
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* **分析**: 训练过程产生的评估指标（如 `mse`, `rmse`）是NumPy的 `float32` 类型。Python标准的 `json` 库无法直接序列化这种类型，导致在通过WebSocket或HTTP API发送数据时出错。
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* **涉及文件**: `server/utils/training_process_manager.py`
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||||
* **修改详情**:
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1. **位置**: 文件顶部。
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||||
* **操作**: 增加。
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||||
* **内容**:
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```python
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import numpy as np
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def convert_numpy_types(obj):
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"""递归地将字典/列表中的NumPy类型转换为Python原生类型"""
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if isinstance(obj, dict):
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||||
return {k: convert_numpy_types(v) for k, v in obj.items()}
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||||
elif isinstance(obj, list):
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||||
return [convert_numpy_types(i) for i in obj]
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||||
elif isinstance(obj, np.generic):
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||||
return obj.item()
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||||
return obj
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```
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* **原因**: 添加一个通用的辅助函数，用于将包含NumPy类型的数据结构转换为JSON兼容的格式。
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2. **位置**: `_monitor_results` 方法内部，调用 `self.websocket_callback` 之前。
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||||
* **操作**: 增加。
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||||
* **内容**:
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```diff
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||||
+ serializable_task_data = convert_numpy_types(task_data)
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||||
- self.websocket_callback('training_update', { ... 'metrics': task_data.get('metrics'), ... })
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||||
+ self.websocket_callback('training_update', { ... 'metrics': serializable_task_data.get('metrics'), ... })
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||||
```
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||||
* **原因**: 在通过WebSocket发送数据之前，调用 `convert_numpy_types` 函数对包含训练结果的 `task_data` 进行处理，确保所有 `float32` 等类型都被转换为Python原生的 `float`，从而解决序列化错误。
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||||
**总结**: 通过在数据发送前进行类型转换，彻底解决了前后端通信中的序列化问题，确保了训练状态能够被正确地更新到前端。
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---
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||||
**日期**: 2025-07-14 11:04
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**主题**: 根治JSON序列化问题
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### 阶段六：修复API层序列化错误
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* **问题**: 在修复WebSocket的序列化问题后，发现直接轮询 `GET /api/training` 接口时，仍然出现 `Object of type float32 is not JSON serializable` 错误。
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||||
* **分析**: 上一阶段的修复只转换了准备通过WebSocket发送的数据，但没有转换**存放在 `TrainingProcessManager` 内部 `self.tasks` 字典中的数据**。因此，当API通过 `get_all_tasks()` 方法读取这个字典时，获取到的仍然是包含NumPy类型的原始数据，导致 `jsonify` 失败。
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||||
* **涉及文件**: `server/utils/training_process_manager.py`
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||||
* **修改详情**:
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||||
* **位置**: `_monitor_results` 方法，从 `result_queue` 获取数据之后。
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||||
* **操作**: 调整逻辑。
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||||
* **内容**:
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```diff
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||||
- with self.lock:
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||||
- # ... 更新 self.tasks ...
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||||
- if self.websocket_callback:
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||||
- serializable_task_data = convert_numpy_types(task_data)
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||||
- # ... 使用 serializable_task_data 发送消息 ...
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||||
+ # 立即对从队列中取出的数据进行类型转换
|
||||
+ serializable_task_data = convert_numpy_types(task_data)
|
||||
+ with self.lock:
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||||
+ # 使用转换后的数据更新任务状态
|
||||
+ for key, value in serializable_task_data.items():
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||||
+ setattr(self.tasks[task_id], key, value)
|
||||
+ # WebSocket通知 - 使用已转换的数据
|
||||
+ if self.websocket_callback:
|
||||
+ # ... 使用 serializable_task_data 发送消息 ...
|
||||
```
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||||
* **原因**: 将类型转换的步骤提前，确保存入 `self.tasks` 的数据已经是JSON兼容的。这样，无论是通过WebSocket推送还是通过API查询，获取到的都是安全的数据，从根源上解决了所有序列化问题。
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||||
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||||
**最终总结**: 至此，所有已知的数据流和数据类型问题均已解决。
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||||
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||||
**日期**: 2025-07-14 11:15
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||||
**主题**: 修复模型评估中的MAPE计算错误
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||||
### 阶段七：修复评估指标计算
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||||
* **问题**: 训练 `transformer` 模型时，日志显示 `MAPE: nan%` 并伴有 `RuntimeWarning: Mean of empty slice.`。
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||||
* **分析**: `MAPE` (平均绝对百分比误差) 的计算涉及除以真实值。当测试集中的所有真实销量（`y_true`）都为0时，用于避免除零错误的 `mask` 会导致一个空数组被传递给 `np.mean()`，从而产生 `nan` 和运行时警告。
|
||||
* **涉及文件**: `server/analysis/metrics.py`
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||||
* **修改详情**:
|
||||
* **位置**: `evaluate_model` 函数中计算 `mape` 的部分。
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||||
* **操作**: 增加条件判断。
|
||||
* **内容**:
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```diff
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||||
- mask = y_true != 0
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||||
- mape = np.mean(np.abs((y_true[mask] - y_pred[mask]) / y_true[mask])) * 100
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||||
+ mask = y_true != 0
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||||
+ if np.any(mask):
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||||
+ mape = np.mean(np.abs((y_true[mask] - y_pred[mask]) / y_true[mask])) * 100
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||||
+ else:
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||||
+ # 如果所有真实值都为0，无法计算MAPE，返回0
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||||
+ mape = 0.0
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||||
```
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||||
* **原因**: 在计算MAPE之前，先检查是否存在任何非零的真实值。如果不存在，则直接将MAPE设为0，避免了对空数组求平均值，从而解决了 `nan` 和 `RuntimeWarning` 的问题。
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||||
## 2025-07-14 11:41：修复“按店铺训练”页面店铺列表加载失败问题
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||||
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||||
**问题描述：**
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||||
在“模型训练” -> “按店铺训练”页面中，“选择店铺”的下拉列表为空，无法加载任何店铺信息。
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||||
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||||
**根本原因：**
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||||
位于 `server/utils/multi_store_data_utils.py` 的 `standardize_column_names` 函数在标准化数据后，错误地移除了包括店铺元数据在内的非训练必需列。这导致调用该函数的 `get_available_stores` 函数无法获取到完整的店铺信息，最终返回一个空列表。
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||||
**解决方案：**
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本着最小改动和保持代码清晰的原则，我进行了以下重构：
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1. **净化 `standardize_column_names` 函数**：移除了其中所有与列筛选相关的代码，使其只专注于数据标准化这一核心职责。
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||||
2. **精确应用筛选逻辑**：将列筛选的逻辑精确地移动到了 `get_store_product_sales_data` 和 `aggregate_multi_store_data` 这两个为模型训练准备数据的函数中。这确保了只有在需要为模型准备数据时，才会执行列筛选。
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3. **增强 `get_available_stores` 函数**：由于 `load_multi_store_data` 现在可以返回所有列，`get_available_stores` 将能够正常工作。同时，我增强了其代码的健壮性，以优雅地处理数据文件中可能存在的列缺失问题。
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**代码变更：**
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- **文件：** `server/utils/multi_store_data_utils.py`
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- **主要改动：**
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- 从 `standardize_column_names` 中移除列筛选逻辑。
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- 在 `get_store_product_sales_data` 和 `aggregate_multi_store_data` 中添加列筛选逻辑。
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- 重写 `get_available_stores` 以更健壮地处理数据。
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**日期**: 2025-07-14 13:00
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**主题**: 修复“按店铺训练-所有药品”模式下的训练失败问题
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### 问题描述
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在“模型训练” -> “按店铺训练”页面，当选择“所有药品”进行训练时，后端日志显示 `获取店铺产品数据失败: 没有找到店铺 [store_id] 产品 unknown 的销售数据`，导致训练任务失败。
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### 根本原因
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1. **API层**: `server/api.py` 在处理来自前端的训练请求时，如果 `product_id` 为 `null`（对应“所有药品”选项），会执行 `product_id or "unknown"`，错误地将产品ID设置为字符串 `"unknown"`。
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||||
2. **预测器层**: `server/core/predictor.py` 中的 `train_model` 方法接收到无效的 `product_id="unknown"` 后，尝试使用它来获取数据，但数据源中不存在ID为“unknown”的产品，导致数据加载失败。
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3. **数据工具层**: `server/utils/multi_store_data_utils.py` 中的 `aggregate_multi_store_data` 函数只支持按产品ID进行全局聚合，不支持按店铺ID聚合其下所有产品的数据。
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### 解决方案 (保留"unknown"字符串)
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为了在不改变API层行为的前提下解决问题，采用了在下游处理这个特殊值的策略：
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1. **修改 `server/core/predictor.py`**:
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* **位置**: `train_model` 方法。
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* **操作**: 增加了对 `product_id == 'unknown'` 的特殊处理逻辑。
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||||
* **内容**:
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```python
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||||
# 如果product_id是'unknown'，则表示为店铺所有商品训练一个聚合模型
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||||
if product_id == 'unknown':
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try:
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||||
# 使用聚合函数，按店铺聚合
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||||
product_data = aggregate_multi_store_data(
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store_id=store_id,
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aggregation_method=aggregation_method,
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file_path=self.data_path
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||||
)
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||||
# 将product_id设置为店铺ID，以便模型保存时使用有意义的标识
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||||
product_id = store_id
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||||
except Exception as e:
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||||
# ... 错误处理 ...
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||||
else:
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||||
# ... 原有的按单个产品获取数据的逻辑 ...
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||||
```
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||||
* **原因**: 在预测器层面拦截无效的 `"unknown"` ID，并将其意图正确地转换为“聚合此店铺的所有产品数据”。同时，将 `product_id` 重新赋值为 `store_id`，确保了后续模型保存时能使用一个唯一且有意义的名称（如 `store_01010023_mlstm_v1.pth`）。
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||||
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||||
2. **修改 `server/utils/multi_store_data_utils.py`**:
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||||
* **位置**: `aggregate_multi_store_data` 函数。
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||||
* **操作**: 重构函数签名和内部逻辑。
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||||
* **内容**:
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```python
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||||
def aggregate_multi_store_data(product_id: Optional[str] = None,
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||||
store_id: Optional[str] = None,
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||||
aggregation_method: str = 'sum',
|
||||
...)
|
||||
# ...
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||||
if store_id:
|
||||
# 店铺聚合：加载该店铺的所有数据
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||||
df = load_multi_store_data(file_path, store_id=store_id)
|
||||
# ...
|
||||
elif product_id:
|
||||
# 全局聚合：加载该产品的所有数据
|
||||
df = load_multi_store_data(file_path, product_id=product_id)
|
||||
# ...
|
||||
else:
|
||||
raise ValueError("必须提供 product_id 或 store_id")
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||||
```
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||||
* **原因**: 扩展了数据聚合函数的功能，使其能够根据传入的 `store_id` 参数，加载并聚合特定店铺的所有销售数据，为店铺级别的综合模型训练提供了数据基础。
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||||
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||||
**最终结果**: 通过这两处修改，系统现在可以正确处理“按店铺-所有药品”的训练请求。它会聚合该店铺所有产品的销售数据，训练一个综合模型，并以店铺ID为标识来保存该模型，彻底解决了该功能点的训练失败问题。
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**日期**: 2025-07-14 14:19
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**主题**: 修复并发训练中的稳定性和日志错误
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### 阶段八：修复并发训练中的多个错误
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* **问题**: 在并发执行多个训练任务时，系统出现 `JSON序列化错误`、`API列表排序错误` 和 `WebSocket连接错误`。
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||||
* **分析**:
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1. **`Object of type float32 is not JSON serializable`**: `training_process_manager.py` 在通过WebSocket发送**中途**的训练进度时，没有对包含NumPy `float32` 类型的 `metrics` 数据进行序列化。
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||||
2. **`'<' not supported between instances of 'str' and 'NoneType'`**: `api.py` 在获取训练任务列表时，对 `start_time` 进行排序，但未处理某些任务的 `start_time` 可能为 `None` 的情况，导致 `TypeError`。
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||||
3. **`AssertionError: write() before start_response`**: `api.py` 中，当以 `debug=True` 模式运行时，Flask内置的Werkzeug服务器的调试器与Socket.IO的连接管理机制发生冲突。
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||||
* **解决方案**:
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1. **文件**: `server/utils/training_process_manager.py`
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||||
* **位置**: `_monitor_progress` 方法。
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||||
* **操作**: 在发送 `training_progress` 事件前，调用 `convert_numpy_types` 函数对 `progress_data` 进行完全序列化。
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||||
* **原因**: 确保所有通过WebSocket发送的数据（包括中途进度）都是JSON兼容的，彻底解决序列化问题。
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2. **文件**: `server/api.py`
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||||
* **位置**: `get_all_training_tasks` 函数。
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||||
* **操作**: 修改 `sorted` 函数的 `key`，使用 `lambda x: x.get('start_time') or '1970-01-01 00:00:00'`。
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||||
* **原因**: 为 `None` 类型的 `start_time` 提供一个有效的默认值，使其可以和字符串类型的日期进行安全比较，解决了排序错误。
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3. **文件**: `server/api.py`
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||||
* **位置**: `socketio.run()` 调用处。
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||||
* **操作**: 增加 `allow_unsafe_werkzeug=True if args.debug else False` 参数。
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||||
* **原因**: 这是 `Flask-SocketIO` 官方推荐的解决方案，用于在调试模式下协调Werkzeug与Socket.IO的事件循环，避免底层WSGI错误。
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||||
**最终结果**: 通过这三项修复，系统的并发稳定性和健壮性得到显著提升，解决了在高并发训练场景下出现的各类错误。
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**日期**: 2025-07-14 14:48
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**主题**: 修复模型评估指标计算错误并优化训练过程
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### 阶段九：修复模型评估与训练优化
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||||
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||||
* **问题**: 所有模型训练完成后，评估指标 `R²` 始终为0.0，`MAPE` 始终为0.00%，这表明模型评估或训练过程存在严重问题。
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||||
* **分析**:
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||||
1. **核心错误**: 在 `mlstm_trainer.py` 和 `transformer_trainer.py` 中，计算损失函数时，模型输出 `outputs` 的维度是 `(batch_size, forecast_horizon)`，而目标 `y_batch` 的维度被错误地通过 `unsqueeze(-1)` 修改为 `(batch_size, forecast_horizon, 1)`。这种维度不匹配导致损失计算错误，模型无法正确学习。
|
||||
2. **优化缺失**: 训练过程中缺少学习率调度、梯度裁剪和提前停止等关键的优化策略，影响了训练效率和稳定性。
|
||||
* **解决方案**:
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||||
1. **修复维度不匹配 (关键修复)**:
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||||
* **文件**: `server/trainers/mlstm_trainer.py`, `server/trainers/transformer_trainer.py`
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||||
* **位置**: 训练和验证循环中的损失计算部分。
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||||
* **操作**: 移除了对 `y_batch` 的 `unsqueeze(-1)` 操作，确保 `outputs` 和 `y_batch` 维度一致。
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||||
```diff
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||||
- loss = criterion(outputs, y_batch.unsqueeze(-1))
|
||||
+ loss = criterion(outputs, y_batch.squeeze(-1) if y_batch.dim() == 3 else y_batch)
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||||
```
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||||
* **原因**: 修正损失函数的输入，使模型能够根据正确的误差进行学习，从而解决评估指标恒为0的问题。
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||||
2. **增加训练优化策略**:
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||||
* **文件**: `server/trainers/mlstm_trainer.py`, `server/trainers/transformer_trainer.py`
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||||
* **操作**: 在两个训练器中增加了以下功能：
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||||
* **学习率调度器**: 引入 `torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau`，当测试损失停滞时自动降低学习率。
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||||
* **梯度裁剪**: 在优化器更新前，使用 `torch.nn.utils.clip_grad_norm_` 对梯度进行裁剪，防止梯度爆炸。
|
||||
* **提前停止**: 增加了 `patience` 参数，当测试损失连续多个epoch未改善时，提前终止训练，防止过拟合。
|
||||
* **原因**: 引入这些业界标准的优化技术，可以显著提高训练过程的稳定性、收敛速度和最终的模型性能。
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||||
|
||||
**最终结果**: 通过修复核心的逻辑错误并引入多项优化措施，模型现在不仅能够正确学习，而且训练过程更加健壮和高效。
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||||
**日期**: 2025-07-14 15:20
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||||
**主题**: 根治模型维度错误并统一数据流 (完整调试过程)
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||||
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||||
### 阶段九：错误的修复尝试 (记录备查)
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||||
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||||
* **问题**: 所有模型训练完成后，评估指标 `R²` 始终为0.0，`MAPE` 始终为0.00%。
|
||||
* **初步分析**: 怀疑损失函数计算时，`outputs` 和 `y_batch` 维度不匹配。
|
||||
* **错误的假设**: 当时错误地认为是 `y_batch` 的维度有问题，而 `outputs` 的维度是正确的。
|
||||
* **错误的修复**:
|
||||
* **文件**: `server/trainers/mlstm_trainer.py`, `server/trainers/transformer_trainer.py`
|
||||
* **操作**: 尝试在训练器层面使用 `squeeze` 调整 `y_batch` 的维度来匹配 `outputs`。
|
||||
```diff
|
||||
- loss = criterion(outputs, y_batch)
|
||||
+ loss = criterion(outputs, y_batch.squeeze(-1) if y_batch.dim() == 3 else y_batch)
|
||||
```
|
||||
* **结果**: 此修改导致了新的运行时错误 `UserWarning: Using a target size (torch.Size([32, 3])) that is different to the input size (torch.Size([32, 3, 1]))`，证明了修复方向错误，但帮助定位了问题的真正根源。
|
||||
|
||||
### 阶段十：根治维度不匹配问题
|
||||
|
||||
* **问题**: 深入分析阶段九的错误后，确认了问题的根源在于模型输出维度。
|
||||
* **根本原因**: `server/models/mlstm_model.py` 中的 `MLSTMTransformer` 模型，其 `forward` 方法的最后一层输出了一个多余的维度，导致其输出形状为 `(B, H, 1)`，而并非期望的 `(B, H)`。
|
||||
* **正确的解决方案 (端到端维度一致性)**:
|
||||
1. **修复模型层 (治本)**:
|
||||
* **文件**: `server/models/mlstm_model.py`
|
||||
* **位置**: `MLSTMTransformer` 的 `forward` 方法。
|
||||
* **操作**: 在 `output_layer` 之后增加 `.squeeze(-1)`，将模型输出的维度从 `(B, H, 1)` 修正为 `(B, H)`。
|
||||
```diff
|
||||
- return self.output_layer(decoder_outputs)
|
||||
+ return self.output_layer(decoder_outputs).squeeze(-1)
|
||||
```
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||||
2. **净化训练器层 (治标)**:
|
||||
* **文件**: `server/trainers/mlstm_trainer.py`, `server/trainers/transformer_trainer.py`
|
||||
* **操作**: 撤销了阶段九的错误修改，恢复为最直接的损失计算 `loss = criterion(outputs, y_batch)`。
|
||||
3. **优化评估逻辑**:
|
||||
* **文件**: `server/trainers/mlstm_trainer.py`, `server/trainers/transformer_trainer.py`
|
||||
* **操作**: 简化了模型评估部分的反归一化逻辑，使其更清晰、更直接地处理 `(样本数, 预测步长)` 形状的数据。
|
||||
```diff
|
||||
- test_pred_inv = scaler_y.inverse_transform(test_pred.reshape(-1, 1)).flatten()
|
||||
- test_true_inv = scaler_y.inverse_transform(testY.reshape(-1, 1)).flatten()
|
||||
+ test_pred_inv = scaler_y.inverse_transform(test_pred)
|
||||
+ test_true_inv = scaler_y.inverse_transform(test_true)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**最终结果**: 通过记录整个调试过程，我们不仅修复了问题，还理解了其根本原因。通过在模型源头修正维度，并在整个数据流中保持维度一致性，彻底解决了训练失败的问题。代码现在更简洁、健壮，并遵循了良好的设计实践。
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||||
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---
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**日期**: 2025-07-14 15:30
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||||
**主题**: 根治模型维度错误并统一数据流 (完整调试过程)
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||||
|
||||
### 阶段九：错误的修复尝试 (记录备查)
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||||
|
||||
* **问题**: 所有模型训练完成后，评估指标 `R²` 始终为0.0，`MAPE` 始终为0.00%。
|
||||
* **初步分析**: 怀疑损失函数计算时，`outputs` 和 `y_batch` 维度不匹配。
|
||||
* **错误的假设**: 当时错误地认为是 `y_batch` 的维度有问题，而 `outputs` 的维度是正确的。
|
||||
* **错误的修复**:
|
||||
* **文件**: `server/trainers/mlstm_trainer.py`, `server/trainers/transformer_trainer.py`
|
||||
* **操作**: 尝试在训练器层面使用 `squeeze` 调整 `y_batch` 的维度来匹配 `outputs`。
|
||||
```diff
|
||||
- loss = criterion(outputs, y_batch)
|
||||
+ loss = criterion(outputs, y_batch.squeeze(-1) if y_batch.dim() == 3 else y_batch)
|
||||
```
|
||||
* **结果**: 此修改导致了新的运行时错误 `UserWarning: Using a target size (torch.Size([32, 3])) that is different to the input size (torch.Size([32, 3, 1]))`，证明了修复方向错误，但帮助定位了问题的真正根源。
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||||
|
||||
### 阶段十：根治维度不匹配问题
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||||
|
||||
* **问题**: 深入分析阶段九的错误后，确认了问题的根源在于模型输出维度。
|
||||
* **根本原因**: `server/models/mlstm_model.py` 中的 `MLSTMTransformer` 模型，其 `forward` 方法的最后一层输出了一个多余的维度，导致其输出形状为 `(B, H, 1)`，而并非期望的 `(B, H)`。
|
||||
* **正确的解决方案 (端到端维度一致性)**:
|
||||
1. **修复模型层 (治本)**:
|
||||
* **文件**: `server/models/mlstm_model.py`
|
||||
* **位置**: `MLSTMTransformer` 的 `forward` 方法。
|
||||
* **操作**: 在 `output_layer` 之后增加 `.squeeze(-1)`，将模型输出的维度从 `(B, H, 1)` 修正为 `(B, H)`。
|
||||
2. **净化训练器层 (治标)**:
|
||||
* **文件**: `server/trainers/mlstm_trainer.py`, `server/trainers/transformer_trainer.py`
|
||||
* **操作**: 撤销了阶段九的错误修改，恢复为最直接的损失计算 `loss = criterion(outputs, y_batch)`。
|
||||
3. **优化评估逻辑**:
|
||||
* **文件**: `server/trainers/mlstm_trainer.py`, `server/trainers/transformer_trainer.py`
|
||||
* **操作**: 简化了模型评估部分的反归一化逻辑，使其更清晰、更直接地处理 `(样本数, 预测步长)` 形状的数据。
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||||
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### 阶段十一：最终修复与逻辑统一
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* **问题**: 在应用阶段十的修复后，训练仍然失败。mLSTM出现维度反转错误 (`target size (B, H, 1)` vs `input size (B, H)`)，而Transformer则出现评估错误 (`'numpy.ndarray' object has no attribute 'numpy'`)。
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||||
* **分析**:
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||||
1. **维度反转根源**: 问题的最终根源在 `server/utils/data_utils.py` 的 `create_dataset` 函数。它在创建目标数据集 `dataY` 时，错误地保留了一个多余的维度，导致 `y_batch` 的形状变为 `(B, H, 1)`。
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||||
2. **评估Bug**: 在 `mlstm_trainer.py` 和 `transformer_trainer.py` 的评估部分，代码 `test_true = testY.numpy()` 是错误的，因为 `testY` 已经是Numpy数组。
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||||
* **最终解决方案 (端到端修复)**:
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1. **修复数据加载层 (治本)**:
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* **文件**: `server/utils/data_utils.py`
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||||
* **位置**: `create_dataset` 函数。
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||||
* **操作**: 修改 `dataY.append(y)` 为 `dataY.append(y.flatten())`，从源头上确保 `y` 标签的维度是正确的 `(B, H)`。
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||||
2. **修复训练器评估层**:
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||||
* **文件**: `server/trainers/mlstm_trainer.py`, `server/trainers/transformer_trainer.py`
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||||
* **位置**: 模型评估部分。
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||||
* **操作**: 修正 `test_true = testY.numpy()` 为 `test_true = testY`，解决了属性错误。
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|
||||
**最终结果**: 通过记录并分析整个调试过程（阶段九到十一），我们最终定位并修复了从数据加载、模型设计到训练器评估的整个流程中的维度不一致问题。代码现在更加简洁、健壮，并遵循了端到端维度一致的良好设计实践。
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**日期**: 2025-07-14 15:34
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**主题**: 扩展维度修复至Transformer模型
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||||
### 阶段十二：统一所有模型的输出维度
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* **问题**: 在修复 `mLSTM` 模型后，`Transformer` 模型的训练仍然因为完全相同的维度不匹配问题而失败。
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||||
* **分析**: `server/models/transformer_model.py` 中的 `TimeSeriesTransformer` 类也存在与 `mLSTM` 相同的设计缺陷，其 `forward` 方法的输出维度为 `(B, H, 1)` 而非 `(B, H)`。
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||||
* **解决方案**:
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||||
1. **修复Transformer模型层**:
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||||
* **文件**: `server/models/transformer_model.py`
|
||||
* **位置**: `TimeSeriesTransformer` 的 `forward` 方法。
|
||||
* **操作**: 在 `output_layer` 之后增加 `.squeeze(-1)`，将模型输出的维度从 `(B, H, 1)` 修正为 `(B, H)`。
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||||
```diff
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||||
- return self.output_layer(decoder_outputs)
|
||||
+ return self.output_layer(decoder_outputs).squeeze(-1)
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||||
```
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||||
**最终结果**: 通过将维度修复方案应用到所有相关的模型文件，我们确保了整个系统的模型层都遵循了统一的、正确的输出维度标准。至此，所有已知的维度相关问题均已从根源上解决。
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**日期**: 2025-07-14 16:10
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||||
**主题**: 修复“全局模型训练-所有药品”模式下的训练失败问题
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||||
### 问题描述
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在“全局模型训练”页面，当选择“所有药品”进行训练时，后端日志显示 `聚合全局数据失败: 没有找到产品 unknown 的销售数据`，导致训练任务失败。
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||||
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||||
### 根本原因
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||||
1. **API层 (`server/api.py`)**: 在处理全局训练请求时，如果前端未提供 `product_id`（对应“所有药品”选项），API层会执行 `product_id or "unknown"`，错误地将产品ID设置为字符串 `"unknown"`。
|
||||
2. **预测器层 (`server/core/predictor.py`)**: `train_model` 方法接收到无效的 `product_id="unknown"` 后，在 `training_mode='global'` 分支下，直接将其传递给数据聚合函数。
|
||||
3. **数据工具层 (`server/utils/multi_store_data_utils.py`)**: `aggregate_multi_store_data` 函数缺少处理“真正”全局聚合（即不按任何特定产品或店铺过滤）的逻辑，当收到 `product_id="unknown"` 时，它会尝试按一个不存在的产品进行过滤，最终导致失败。
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||||
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||||
### 解决方案 (遵循现有设计模式)
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||||
为了在不影响现有功能的前提下修复此问题，采用了与历史修复类似的、在中间层进行逻辑适配的策略。
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||||
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||||
1. **修改 `server/utils/multi_store_data_utils.py`**:
|
||||
* **位置**: `aggregate_multi_store_data` 函数。
|
||||
* **操作**: 扩展了函数功能。
|
||||
* **内容**: 增加了新的逻辑分支。当 `product_id` 和 `store_id` 参数都为 `None` 时，函数现在会加载**所有**数据进行聚合，以支持真正的全局模型训练。
|
||||
```python
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||||
# ...
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||||
elif product_id:
|
||||
# 按产品聚合...
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||||
else:
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||||
# 真正全局聚合：加载所有数据
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||||
df = load_multi_store_data(file_path)
|
||||
if len(df) == 0:
|
||||
raise ValueError("数据文件为空，无法进行全局聚合")
|
||||
grouping_entity = "所有产品"
|
||||
```
|
||||
* **原因**: 使数据聚合函数的功能更加完整和健壮，能够服务于真正的全局训练场景，同时不影响其原有的按店铺或按产品的聚合功能。
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||||
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||||
2. **修改 `server/core/predictor.py`**:
|
||||
* **位置**: `train_model` 方法，`training_mode == 'global'` 的逻辑分支内。
|
||||
* **操作**: 增加了对 `product_id == 'unknown'` 的特殊处理。
|
||||
* **内容**:
|
||||
```python
|
||||
if product_id == 'unknown':
|
||||
product_data = aggregate_multi_store_data(
|
||||
product_id=None, # 传递None以触发真正的全局聚合
|
||||
# ...
|
||||
)
|
||||
# 将product_id设置为一个有意义的标识符
|
||||
product_id = 'all_products'
|
||||
else:
|
||||
# ...原有的按单个产品聚合的逻辑...
|
||||
```
|
||||
* **原因**: 在核心预测器层面拦截无效的 `"unknown"` ID，并将其正确地解释为“聚合所有产品数据”的意图。通过向聚合函数传递 `product_id=None` 来调用新增强的全局聚合功能，并用一个有意义的标识符 `all_products` 来命名模型，确保了后续流程的正确执行。
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||||
|
||||
**最终结果**: 通过这两处修改，系统现在可以正确处理“全局模型-所有药品”的训练请求，聚合所有产品的销售数据来训练一个通用的全局模型，彻底解决了该功能点的训练失败问题。
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||||
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||||
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||||
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||||
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||||
**日期**: 2025-07-14
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||||
**主题**: UI导航栏重构
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||||
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||||
### 描述
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||||
根据用户请求，对左侧功能导航栏进行了调整。
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### 主要改动
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1. **删除“数据管理”**:
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* 从 `UI/src/App.vue` 的导航菜单中移除了“数据管理”项。
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* 从 `UI/src/router/index.js` 中删除了对应的 `/data` 路由。
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* 删除了视图文件 `UI/src/views/DataView.vue`。
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2. **提升“店铺管理”**:
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* 将“店铺管理”菜单项在 `UI/src/App.vue` 中的位置提升，以填补原“数据管理”的位置，使其在导航中更加突出。
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### 涉及文件
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* `UI/src/App.vue`
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* `UI/src/router/index.js`
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* `UI/src/views/DataView.vue` (已删除)
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**按药品模型预测**
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**日期**: 2025-07-14
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**主题**: 修复导航菜单高亮问题
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### 描述
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修复了首次进入或刷新页面时，左侧导航菜单项与当前路由不匹配导致不高亮的问题。
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### 主要改动
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* **文件**: `UI/src/App.vue`
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* **修改**:
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1. 引入 `useRoute` 和 `computed`。
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2. 创建了一个计算属性 `activeMenu`，其值动态地等于当前路由的路径 (`route.path`)。
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3. 将 `el-menu` 组件的 `:default-active` 属性绑定到 `activeMenu`。
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### 结果
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确保了导航菜单的高亮状态始终与当前页面的URL保持同步。
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**日期**: 2025-07-15
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**主题**: 修复硬编码文件路径问题，提高项目可移植性
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### 问题描述
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项目在从一台计算机迁移到另一台时，由于数据文件路径被硬编码在代码中，导致程序无法找到数据文件而运行失败。
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### 根本原因
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多个Python文件（`predictor.py`, `multi_store_data_utils.py`）中直接写入了相对路径 `'data/timeseries_training_data_sample_10s50p.parquet'` 作为默认值。这种方式在不同运行环境下（如从根目录运行 vs 从子目录运行）会产生路径解析错误。
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### 解决方案：集中配置，统一管理
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1. **修改 `server/core/config.py` (核心)**:
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* 动态计算并定义了一个全局变量 `PROJECT_ROOT`，它始终指向项目的根目录。
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* 基于 `PROJECT_ROOT`，使用 `os.path.join` 创建了一个跨平台的、绝对的默认数据路径 `DEFAULT_DATA_PATH` 和模型保存路径 `DEFAULT_MODEL_DIR`。
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* 这确保了无论从哪个位置执行代码，路径总能被正确解析。
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2. **修改 `server/utils/multi_store_data_utils.py`**:
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* 从 `server/core/config` 导入 `DEFAULT_DATA_PATH`。
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* 将所有数据加载函数的 `file_path` 参数的默认值从硬编码的字符串改为 `None`。
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* 在函数内部，如果 `file_path` 为 `None`，则自动使用导入的 `DEFAULT_DATA_PATH`。
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* 移除了原有的、复杂的、为了猜测正确路径而编写的冗余代码。
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3. **修改 `server/core/predictor.py`**:
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* 同样从 `server/core/config` 导入 `DEFAULT_DATA_PATH`。
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* 在初始化 `PharmacyPredictor` 时，如果未提供数据路径，则使用导入的 `DEFAULT_DATA_PATH` 作为默认值。
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### 最终结果
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通过将数据源路径集中到唯一的配置文件中进行管理，彻底解决了因硬编码路径导致的可移植性问题。项目现在可以在任何环境下可靠地运行。
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### 未来如何修改数据源（例如，连接到服务器数据库）
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本次重构为将来更换数据源打下了坚实的基础。操作非常简单：
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1. **定位配置文件**: 打开 `server/core/config.py` 文件。
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2. **修改数据源定义**:
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* **当前 (文件)**:
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```python
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DEFAULT_DATA_PATH = os.path.join(PROJECT_ROOT, 'data', 'timeseries_training_data_sample_10s50p.parquet')
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```
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* **未来 (数据库示例)**:
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您可以将这行替换为数据库连接字符串，或者添加新的数据库配置变量。例如：
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```python
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# 注释掉或删除旧的文件路径配置
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# DEFAULT_DATA_PATH = ...
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# 新增数据库连接配置
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DATABASE_URL = "postgresql://user:password@your_server_ip:5432/your_database_name"
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```
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3. **修改数据加载逻辑**:
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* **定位数据加载函数**: 打开 `server/utils/multi_store_data_utils.py`。
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* **修改 `load_multi_store_data` 函数**:
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* 引入数据库连接库（如 `sqlalchemy` 或 `psycopg2`）。
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* 修改函数逻辑，使其使用 `config.py` 中的 `DATABASE_URL` 来连接数据库，并执行SQL查询来获取数据，而不是读取文件。
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* **示例**:
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```python
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from sqlalchemy import create_engine
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from core.config import DATABASE_URL # 导入新的数据库配置
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def load_multi_store_data(...):
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# ...
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engine = create_engine(DATABASE_URL)
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query = "SELECT * FROM sales_data" # 根据需要构建查询
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df = pd.read_sql(query, engine)
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# ... 后续处理逻辑保持不变 ...
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```
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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
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**主题**: 修复“按药品预测”功能并增强图表展示
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## 2025-07-13：早期后端修复与重构
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**开发者**: lyf
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### 问题描述
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“预测分析” -> “按药品预测”页面无法正常使用。前端API调用地址错误，且图表渲染逻辑与后端返回的数据结构不匹配。
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### 13:30 - 修复数据加载路径问题
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- **任务目标**: 解决模型训练时因数据文件路径错误导致的数据加载失败问题。
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- **核心问题**: `server/core/predictor.py` 中的 `PharmacyPredictor` 类初始化时，硬编码了错误的默认数据文件路径。
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- **修复方案**: 将默认数据路径更正为 `'data/timeseries_training_data_sample_10s50p.parquet'`，并同步更新了所有训练器。
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### 解决方案
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对 `UI/src/views/prediction/ProductPredictionView.vue` 文件进行了以下修复和增强：
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### 14:00 - 数据流重构
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- **任务目标**: 解决因数据处理流程中断导致关键特征丢失，从而引发模型训练失败的根本问题。
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- **核心问题**: `predictor.py` 未将预处理好的数据向下传递，导致各训练器重复加载并错误处理数据。
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- **修复方案**: 重构了核心数据流，确保数据在 `predictor.py` 中被统一加载和预处理，然后作为一个DataFrame显式传递给所有下游的训练器函数。
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1. **API端点修复**:
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* **位置**: `startPrediction` 函数。
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* **操作**: 将API请求地址从错误的 `/api/predict` 修正为正确的 `/api/prediction`。
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2. **数据处理对齐**:
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* **位置**: `startPrediction` 和 `renderChart` 函数。
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* **操作**: 修改了数据接收逻辑，使其能够正确处理后端返回的 `history_data` 和 `prediction_data` 字段。
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3. **图表功能增强**:
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* **位置**: `renderChart` 函数。
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* **操作**: 重构了图表渲染逻辑，现在可以同时展示历史销量（绿色实线）和预测销量（蓝色虚线），为用户提供更直观的对比分析。
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4. **错误提示优化**:
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* **位置**: `startPrediction` 函数的 `catch` 块。
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* **操作**: 改进了错误处理，现在可以从响应中提取并显示来自后端的更具体的错误信息。
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### 最终结果
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“按药品预测”功能已与后端成功对接，可以正常使用，并且提供了更丰富、更健壮的可视化体验。
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**日期**: 2025-07-15
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**主题**: 端到端修复“按药品预测”图表显示问题 (完整调试过程)
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## 2025-07-14：模型训练与并发问题集中攻坚
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**开发者**: lyf
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### 问题描述
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在“预测分析” -> “按药品预测”页面，执行预测后，前端图表无法正确显示历史销量和预测销量的连续趋势图。该问题表现形式多样，包括后端报错、图表数据错位、历史数据缺失等，经过了多次、多层次的调试才最终解决。
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### 10:16 - 修复训练器层 `KeyError`
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- **问题**: 所有模型训练均因 `KeyError: "['sales', 'price'] not in index"` 失败。
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- **分析**: 训练器硬编码的特征列表中包含了数据源中不存在的 `'price'` 列。
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- **修复**: 从所有四个训练器 (`mlstm`, `transformer`, `tcn`, `kan`) 的 `features` 列表中移除了对不存在的 `'price'` 列的依赖。
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### 调试与修复全过程
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### 10:38 - 修复数据标准化层 `KeyError`
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- **问题**: 修复后出现新错误 `KeyError: "['sales'] not in index"`。
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- **分析**: `server/utils/multi_store_data_utils.py` 中的 `standardize_column_names` 函数列名映射错误，且缺少最终列选择机制。
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- **修复**: 修正了列名映射，并增加了列选择机制，确保函数返回的 `DataFrame` 结构统一且包含 `sales` 列。
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#### 阶段一：修复数据库写入失败 (`sqlite3.IntegrityError`)
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### 11:04 - 修复JSON序列化失败问题
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- **问题**: 训练完成后，因 `Object of type float32 is not JSON serializable` 导致前后端通信失败。
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- **分析**: 训练产生的评估指标是NumPy的 `float32` 类型，无法被标准 `json` 库序列化。
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- **修复**: 在 `server/utils/training_process_manager.py` 中增加了 `convert_numpy_types` 辅助函数，在通过WebSocket或API返回数据前，将所有NumPy数值类型转换为Python原生类型，从根源上解决了所有序列化问题。
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* **问题**: 后端日志显示 `sqlite3.IntegrityError: datatype mismatch`。
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* **分析**: `server/api.py` 的 `save_prediction_result` 函数在向 `prediction_history` 表插入数据时，试图将复杂的Python对象（如列表）直接存入数据库的TEXT字段，并且`INSERT`语句的列与值不完全匹配。
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* **解决方案**:
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1. 修正了 `INSERT` 语句，确保 `prediction_id` 等值被插入到正确的列中。
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2. 在执行数据库插入前，使用 `json.dumps()` 将 `prediction_result` 中的 `prediction_data`, `metrics`, `chart_data`, `analysis` 等复杂对象序列化为JSON字符串，确保了数据类型的匹配。
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### 11:15 - 修复MAPE计算错误
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- **问题**: 训练日志显示 `MAPE: nan%` 并伴有 `RuntimeWarning: Mean of empty slice.`。
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- **分析**: 当测试集中的所有真实值都为0时，计算MAPE会导致对空数组求平均值。
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- **修复**: 在 `server/analysis/metrics.py` 中增加条件判断，若不存在非零真实值，则直接将MAPE设为0。
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#### 阶段二：修复API响应结构与前端不匹配
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### 11:41 - 修复“按店铺训练”页面列表加载失败
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- **问题**: “选择店铺”的下拉列表为空。
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- **分析**: `standardize_column_names` 函数错误地移除了包括店铺元数据在内的非训练必需列。
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- **修复**: 将列筛选的逻辑从通用的 `standardize_column_names` 函数中移出，精确地应用到仅为模型训练准备数据的函数中。
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* **问题**: 数据库问题修复后，图表仍然无法渲染。
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* **分析**: 通过对比 `UI/src/views/prediction/ProductPredictionView.vue` 的代码和后端API的响应，发现前端期望在JSON响应的顶层直接获取 `history_data` 和 `prediction_data` 数组，而后端却将它们封装在一个名为 `data` 的子对象中。
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* **解决方案**: 修改 `server/api.py` 的 `predict` 函数，将 `history_data` 和 `prediction_data` 从 `data` 对象中提升到响应的根级别，使其结构与前端的期望完全一致。
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### 13:00 - 修复“按店铺训练-所有药品”模式
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- **问题**: 选择“所有药品”训练时，因 `product_id` 被错误地处理为字符串 `"unknown"` 而失败。
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- **修复**: 在 `server/core/predictor.py` 中拦截 `"unknown"` ID，并将其意图正确地转换为“聚合此店铺的所有产品数据”。同时扩展了 `aggregate_multi_store_data` 函数，使其支持按店铺ID进行聚合。
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#### 阶段三：修复历史数据与预测数据时间不连续
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### 14:19 - 修复并发训练中的稳定性问题
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- **问题**: 并发训练时出现 `API列表排序错误` 和 `WebSocket连接错误`。
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- **修复**:
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1. **排序**: 在 `api.py` 中为 `None` 类型的 `start_time` 提供了默认值，解决了 `TypeError`。
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2. **连接**: 在 `socketio.run()` 调用时增加了 `allow_unsafe_werkzeug=True` 参数，解决了调试模式下Socket.IO与Werkzeug的冲突。
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* **问题**: 图表渲染出来，但历史数据（如12月）与预测数据（如7月）在时间上完全脱节。
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||||
* **分析**: `server/api.py` 中获取历史数据的逻辑存在缺陷。它总是从整个数据集中取**最后30条记录**，而不是取**预测起始日期之前**的30条记录。
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* **解决方案**: 修改 `server/api.py` 的 `run_prediction` 函数，在获取历史数据的逻辑中，增加一步筛选：先根据前端传入的 `start_date` 筛选出所有早于该日期的记录，然后再从这部分正确的历史记录中取最后30条。
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### 15:30 - 根治模型训练中的维度不匹配问题
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- **问题**: 所有模型训练完成后，评估指标 `R²` 始终为0.0。
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- **根本原因**: `server/utils/data_utils.py` 的 `create_dataset` 函数在创建目标数据集 `dataY` 时，错误地保留了一个多余的维度。同时，模型文件 (`mlstm_model.py`, `transformer_model.py`) 的输出也存在维度问题。
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- **最终修复**:
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1. **数据层**: 在 `create_dataset` 中使用 `.flatten()` 修正了 `y` 标签的维度。
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2. **模型层**: 在所有模型的 `forward` 方法最后增加了 `.squeeze(-1)`，确保模型输出维度正确。
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3. **训练器层**: 撤销了所有为解决此问题而做的临时性维度调整，恢复了最直接的损失计算。
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#### 阶段四：修复因错误假设导致的 `KeyError: 'predicted_sales'`
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### 16:10 - 修复“全局模型训练-所有药品”模式
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- **问题**: 与“按店铺训练”类似，全局训练的“所有药品”模式也因 `product_id="unknown"` 而失败。
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- **修复**: 采用了与店铺训练完全相同的修复模式。在 `predictor.py` 中拦截 `"unknown"` 并将其意图转换为真正的全局聚合（`product_id=None`），并扩展 `aggregate_multi_store_data` 函数以支持此功能。
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* **问题**: 在一次错误的修复尝试中，我假设预测器返回的DataFrame中包含 `predicted_sales` 列，并修改 `server/api.py` 以读取该列，导致了程序因 `KeyError` 而崩溃。
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* **分析**: 经过追溯，确认了预测器返回的DataFrame中，预测值所在的列名实际上是 `sales`。
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* **解决方案**: 纠正 `server/api.py` 中的错误。代码现在会正确地从 `row['sales']` 读取预测值，然后将其放入前端期望的 `predicted_sales` 键中，从而解决了崩溃问题。
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#### 阶段五：根治历史数据缺失的根本原因
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## 2025-07-15：端到端修复“按药品预测”图表功能
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**开发者**: lyf
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* **问题**: 在应用了上述所有修复后，图表虽然不再报错，但只显示预测数据，历史数据完全丢失。后端日志显示 `警告: 预测器未返回 'history_data'`。
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* **根本原因分析**: 我在之前的调试中犯了一个最关键的错误：我错误地假设核心预测器 `PharmacyPredictor` 会负责准备并返回历史数据，因此我删除了API层中所有准备 `history_data` 的代码。然而，预测器的职责仅限于预测，它从不也永远不会返回历史数据。删除这段代码导致 `history_data` 数组永远为空。
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* **最终解决方案**:
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1. **恢复并修正逻辑**: 在 `server
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### 10:00 - 阶段一：修复数据库写入失败 (`sqlite3.IntegrityError`)
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- **问题**: 后端日志显示 `datatype mismatch`。
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- **分析**: `save_prediction_result` 函数试图将复杂Python对象直接存入数据库。
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- **修复**: 在 `server/api.py` 中，执行数据库插入前，使用 `json.dumps()` 将复杂对象序列化为JSON字符串。
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### 10:30 - 阶段二：修复API响应结构与前端不匹配
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- **问题**: 图表依然无法渲染。
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- **分析**: 前端期望 `history_data` 在顶层，而后端将其封装在 `data` 子对象中。
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- **修复**: 修改 `server/api.py` 的 `predict` 函数，将关键数据提升到响应的根级别。
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### 11:00 - 阶段三：修复历史数据与预测数据时间不连续
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- **问题**: 图表数据在时间上完全脱节。
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- **分析**: 获取历史数据的逻辑总是取整个数据集的最后30条，而非预测起始日期之前的30条。
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- **修复**: 在 `server/api.py` 中增加了正确的日期筛选逻辑。
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### 14:00 - 阶段四：重构数据源，根治数据不一致问题
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- **问题**: 历史数据（绿线）与预测数据（蓝线）的口径完全不同。
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- **根本原因**: API层独立加载**原始数据**画图，而预测器使用**聚合后数据**预测。
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- **修复 (重构)**:
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1. 修改 `server/predictors/model_predictor.py`，使其返回预测结果的同时，也返回其所使用的、口径一致的历史数据。
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2. 彻底删除了 `server/api.py` 中所有独立加载历史数据的冗余代码，确保了数据源的唯一性。
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### 15:00 - 阶段五：修复图表X轴日期格式问题
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- **问题**: X轴显示为混乱的GMT格式时间戳。
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- **分析**: `history_data` 中的 `Timestamp` 对象未被正确格式化。
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- **修复**: 在 `server/api.py` 中，为 `history_data` 增加了 `.strftime('%Y-%m-%d')` 的格式化处理。
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### 16:00 - 阶段六：修复模型“学不会”的根本原因 (超参数传递中断)
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- **问题**: 即便流程正确，所有模型的预测结果依然是无法学习的直线。
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- **根本原因**: `server/core/predictor.py` 在调用训练器时，**没有将 `sequence_length` 等关键超参数传递下去**，导致所有模型都使用了错误的默认值。
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- **修复**:
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1. 修改 `server/core/predictor.py`，在调用中加入超参数的传递。
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2. 修改所有四个训练器文件，使其能接收并使用这些参数。
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## 2025-07-16：最终验证与项目总结
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**开发者**: lyf
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### 10:00 - 阶段七：最终验证与结论
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- **问题**: 在修复所有代码问题后，对特定日期的预测结果依然是平线。
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- **分析**: 通过编写临时数据分析脚本 (`temp_check_parquet.py`) 最终确认，这是**数据本身**的问题。我们选择的预测日期在样本数据集中恰好处于一个“零销量”的空白期。
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- **最终结论**: 系统代码已完全修复。图表上显示的平线，是模型对“零销量”历史做出的**正确且符合逻辑**的反应。
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### 11:45 - 项目总结与文档归档
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- **任务**: 根据用户要求，回顾整个调试过程，将所有问题、解决方案、优化思路和最终结论，按照日期和时间顺序，整理并更新到本开发日志中，形成一份高质量的技术档案。
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||||
- **结果**: 本文档已更新完成。
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||||
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||||
Binary file not shown.
@ -2758,41 +2758,19 @@ def run_prediction(model_type, product_id, model_id, future_days, start_date, ve
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||||
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||||
prediction_result['prediction_data'] = prediction_data
|
||||
|
||||
# 恢复并修正历史数据获取逻辑：预测器不负责返回历史数据，必须在API层处理。
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||||
try:
|
||||
from utils.multi_store_data_utils import load_multi_store_data
|
||||
df = load_multi_store_data()
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||||
product_df = df[df['product_id'] == product_id].copy()
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||||
|
||||
if not product_df.empty:
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||||
product_df['date'] = pd.to_datetime(product_df['date'])
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product_df = product_df.sort_values('date')
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# 根据预测开始日期筛选正确的历史数据
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history_df = product_df
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||||
if start_date:
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||||
try:
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||||
history_df = product_df[product_df['date'] < pd.to_datetime(start_date)]
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||||
except Exception as e:
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||||
print(f"筛选历史数据时日期格式错误: {e}")
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# 从正确的历史记录中取最后30天
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recent_history = history_df.tail(30)
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||||
history_data = []
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||||
for _, row in recent_history.iterrows():
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||||
item = {
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||||
'date': row['date'].strftime('%Y-%m-%d'),
|
||||
'sales': float(row['sales']) if pd.notna(row['sales']) else 0.0
|
||||
}
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||||
history_data.append(item)
|
||||
|
||||
prediction_result['history_data'] = history_data
|
||||
else:
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||||
prediction_result['history_data'] = []
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"获取历史数据失败: {str(e)}")
|
||||
# 统一数据格式：确保历史数据和预测数据在发送给前端前具有相同的结构和日期格式。
|
||||
if 'history_data' in prediction_result and isinstance(prediction_result['history_data'], pd.DataFrame):
|
||||
history_df = prediction_result['history_data']
|
||||
history_data_list = []
|
||||
for _, row in history_df.iterrows():
|
||||
item = {
|
||||
'date': row['date'].strftime('%Y-%m-%d'),
|
||||
'sales': float(row['sales']) if pd.notna(row['sales']) else 0.0
|
||||
}
|
||||
history_data_list.append(item)
|
||||
prediction_result['history_data'] = history_data_list
|
||||
else:
|
||||
# 确保即使没有数据，也返回一个空列表
|
||||
prediction_result['history_data'] = []
|
||||
|
||||
return prediction_result
|
||||
|
||||
@ -196,6 +196,8 @@ class PharmacyPredictor:
|
||||
training_mode=training_mode,
|
||||
aggregation_method=aggregation_method,
|
||||
epochs=epochs,
|
||||
sequence_length=sequence_length,
|
||||
forecast_horizon=forecast_horizon,
|
||||
model_dir=self.model_dir,
|
||||
version=version,
|
||||
socketio=socketio,
|
||||
@ -211,6 +213,8 @@ class PharmacyPredictor:
|
||||
training_mode=training_mode,
|
||||
aggregation_method=aggregation_method,
|
||||
epochs=epochs,
|
||||
sequence_length=sequence_length,
|
||||
forecast_horizon=forecast_horizon,
|
||||
model_dir=self.model_dir,
|
||||
socketio=socketio,
|
||||
task_id=task_id,
|
||||
@ -224,6 +228,8 @@ class PharmacyPredictor:
|
||||
training_mode=training_mode,
|
||||
aggregation_method=aggregation_method,
|
||||
epochs=epochs,
|
||||
sequence_length=sequence_length,
|
||||
forecast_horizon=forecast_horizon,
|
||||
use_optimized=use_optimized,
|
||||
model_dir=self.model_dir
|
||||
)
|
||||
@ -235,6 +241,8 @@ class PharmacyPredictor:
|
||||
training_mode=training_mode,
|
||||
aggregation_method=aggregation_method,
|
||||
epochs=epochs,
|
||||
sequence_length=sequence_length,
|
||||
forecast_horizon=forecast_horizon,
|
||||
use_optimized=True,
|
||||
model_dir=self.model_dir
|
||||
)
|
||||
@ -246,6 +254,8 @@ class PharmacyPredictor:
|
||||
training_mode=training_mode,
|
||||
aggregation_method=aggregation_method,
|
||||
epochs=epochs,
|
||||
sequence_length=sequence_length,
|
||||
forecast_horizon=forecast_horizon,
|
||||
model_dir=self.model_dir,
|
||||
socketio=socketio,
|
||||
task_id=task_id
|
||||
|
||||
@ -359,11 +359,24 @@ def load_model_and_predict(product_id, model_type, store_id=None, future_days=7,
|
||||
print(f"分析预测结果失败: {str(e)}")
|
||||
# 分析失败不影响主要功能，继续执行
|
||||
|
||||
# 准备用于图表展示的历史数据
|
||||
history_df = product_df
|
||||
if start_date:
|
||||
try:
|
||||
# 筛选出所有早于预测起始日期的数据
|
||||
history_df = product_df[product_df['date'] < pd.to_datetime(start_date)]
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"筛选历史数据时日期格式错误: {e}")
|
||||
|
||||
# 从正确的历史记录中取最后30天
|
||||
recent_history = history_df.tail(30)
|
||||
|
||||
return {
|
||||
'product_id': product_id,
|
||||
'product_name': product_name,
|
||||
'model_type': model_type,
|
||||
'predictions': predictions_df,
|
||||
'history_data': recent_history, # 将历史数据添加到返回结果中
|
||||
'analysis': analysis
|
||||
}
|
||||
except Exception as e:
|
||||
|
||||
@ -21,7 +21,7 @@ from utils.visualization import plot_loss_curve
|
||||
from analysis.metrics import evaluate_model
|
||||
from core.config import DEVICE, DEFAULT_MODEL_DIR, LOOK_BACK, FORECAST_HORIZON
|
||||
|
||||
def train_product_model_with_kan(product_id, product_df=None, store_id=None, training_mode='product', aggregation_method='sum', epochs=50, use_optimized=False, model_dir=DEFAULT_MODEL_DIR):
|
||||
def train_product_model_with_kan(product_id, product_df=None, store_id=None, training_mode='product', aggregation_method='sum', epochs=50, sequence_length=LOOK_BACK, forecast_horizon=FORECAST_HORIZON, use_optimized=False, model_dir=DEFAULT_MODEL_DIR):
|
||||
"""
|
||||
使用KAN模型训练产品销售预测模型
|
||||
|
||||
@ -79,11 +79,11 @@ def train_product_model_with_kan(product_id, product_df=None, store_id=None, tra
|
||||
raise ValueError(f"产品 {product_id} 没有可用的销售数据")
|
||||
|
||||
# 数据量检查
|
||||
min_required_samples = LOOK_BACK + FORECAST_HORIZON
|
||||
min_required_samples = sequence_length + forecast_horizon
|
||||
if len(product_df) < min_required_samples:
|
||||
error_msg = (
|
||||
f"❌ 训练数据不足错误\n"
|
||||
f"当前配置需要: {min_required_samples} 天数据 (LOOK_BACK={LOOK_BACK} + FORECAST_HORIZON={FORECAST_HORIZON})\n"
|
||||
f"当前配置需要: {min_required_samples} 天数据 (LOOK_BACK={sequence_length} + FORECAST_HORIZON={forecast_horizon})\n"
|
||||
f"实际数据量: {len(product_df)} 天\n"
|
||||
f"产品ID: {product_id}, 训练模式: {training_mode}\n"
|
||||
f"建议解决方案:\n"
|
||||
@ -123,8 +123,8 @@ def train_product_model_with_kan(product_id, product_df=None, store_id=None, tra
|
||||
y_train, y_test = y_scaled[:train_size], y_scaled[train_size:]
|
||||
|
||||
# 创建时间序列数据
|
||||
trainX, trainY = create_dataset(X_train, y_train, LOOK_BACK, FORECAST_HORIZON)
|
||||
testX, testY = create_dataset(X_test, y_test, LOOK_BACK, FORECAST_HORIZON)
|
||||
trainX, trainY = create_dataset(X_train, y_train, sequence_length, forecast_horizon)
|
||||
testX, testY = create_dataset(X_test, y_test, sequence_length, forecast_horizon)
|
||||
|
||||
# 转换为PyTorch的Tensor
|
||||
trainX_tensor = torch.Tensor(trainX)
|
||||
@ -142,7 +142,7 @@ def train_product_model_with_kan(product_id, product_df=None, store_id=None, tra
|
||||
|
||||
# 初始化KAN模型
|
||||
input_dim = X_train.shape[1]
|
||||
output_dim = FORECAST_HORIZON
|
||||
output_dim = forecast_horizon
|
||||
hidden_size = 64
|
||||
|
||||
if use_optimized:
|
||||
@ -283,8 +283,8 @@ def train_product_model_with_kan(product_id, product_df=None, store_id=None, tra
|
||||
'output_dim': output_dim,
|
||||
'hidden_size': hidden_size,
|
||||
'hidden_sizes': [hidden_size, hidden_size*2, hidden_size],
|
||||
'sequence_length': LOOK_BACK,
|
||||
'forecast_horizon': FORECAST_HORIZON,
|
||||
'sequence_length': sequence_length,
|
||||
'forecast_horizon': forecast_horizon,
|
||||
'model_type': model_type_name,
|
||||
'use_optimized': use_optimized
|
||||
},
|
||||
|
||||
@ -111,6 +111,8 @@ def train_product_model_with_mlstm(
|
||||
training_mode='product',
|
||||
aggregation_method='sum',
|
||||
epochs=50,
|
||||
sequence_length=LOOK_BACK,
|
||||
forecast_horizon=FORECAST_HORIZON,
|
||||
model_dir=DEFAULT_MODEL_DIR,
|
||||
version=None,
|
||||
socketio=None,
|
||||
@ -215,11 +217,11 @@ def train_product_model_with_mlstm(
|
||||
training_scope = "所有店铺"
|
||||
|
||||
# 数据量检查
|
||||
min_required_samples = LOOK_BACK + FORECAST_HORIZON
|
||||
min_required_samples = sequence_length + forecast_horizon
|
||||
if len(product_df) < min_required_samples:
|
||||
error_msg = (
|
||||
f"❌ 训练数据不足错误\n"
|
||||
f"当前配置需要: {min_required_samples} 天数据 (LOOK_BACK={LOOK_BACK} + FORECAST_HORIZON={FORECAST_HORIZON})\n"
|
||||
f"当前配置需要: {min_required_samples} 天数据 (LOOK_BACK={sequence_length} + FORECAST_HORIZON={forecast_horizon})\n"
|
||||
f"实际数据量: {len(product_df)} 天\n"
|
||||
f"产品ID: {product_id}, 训练模式: {training_mode}\n"
|
||||
f"建议解决方案:\n"
|
||||
@ -269,8 +271,8 @@ def train_product_model_with_mlstm(
|
||||
y_train, y_test = y_scaled[:train_size], y_scaled[train_size:]
|
||||
|
||||
# 创建时间序列数据
|
||||
trainX, trainY = create_dataset(X_train, y_train, LOOK_BACK, FORECAST_HORIZON)
|
||||
testX, testY = create_dataset(X_test, y_test, LOOK_BACK, FORECAST_HORIZON)
|
||||
trainX, trainY = create_dataset(X_train, y_train, sequence_length, forecast_horizon)
|
||||
testX, testY = create_dataset(X_test, y_test, sequence_length, forecast_horizon)
|
||||
|
||||
# 转换为PyTorch的Tensor
|
||||
trainX_tensor = torch.Tensor(trainX)
|
||||
@ -295,7 +297,7 @@ def train_product_model_with_mlstm(
|
||||
|
||||
# 初始化mLSTM结合Transformer模型
|
||||
input_dim = X_train.shape[1]
|
||||
output_dim = FORECAST_HORIZON
|
||||
output_dim = forecast_horizon
|
||||
hidden_size = 128
|
||||
num_heads = 4
|
||||
dropout_rate = 0.1
|
||||
@ -436,8 +438,8 @@ def train_product_model_with_mlstm(
|
||||
'num_blocks': num_blocks,
|
||||
'embed_dim': embed_dim,
|
||||
'dense_dim': dense_dim,
|
||||
'sequence_length': LOOK_BACK,
|
||||
'forecast_horizon': FORECAST_HORIZON,
|
||||
'sequence_length': sequence_length,
|
||||
'forecast_horizon': forecast_horizon,
|
||||
'model_type': 'mlstm'
|
||||
},
|
||||
'training_info': {
|
||||
@ -557,8 +559,8 @@ def train_product_model_with_mlstm(
|
||||
'num_blocks': num_blocks,
|
||||
'embed_dim': embed_dim,
|
||||
'dense_dim': dense_dim,
|
||||
'sequence_length': LOOK_BACK,
|
||||
'forecast_horizon': FORECAST_HORIZON,
|
||||
'sequence_length': sequence_length,
|
||||
'forecast_horizon': forecast_horizon,
|
||||
'model_type': 'mlstm'
|
||||
},
|
||||
'metrics': metrics,
|
||||
|
||||
@ -64,6 +64,8 @@ def train_product_model_with_tcn(
|
||||
training_mode='product',
|
||||
aggregation_method='sum',
|
||||
epochs=50,
|
||||
sequence_length=LOOK_BACK,
|
||||
forecast_horizon=FORECAST_HORIZON,
|
||||
model_dir=DEFAULT_MODEL_DIR,
|
||||
version=None,
|
||||
socketio=None,
|
||||
@ -159,11 +161,11 @@ def train_product_model_with_tcn(
|
||||
raise ValueError(f"产品 {product_id} 没有可用的销售数据")
|
||||
|
||||
# 数据量检查
|
||||
min_required_samples = LOOK_BACK + FORECAST_HORIZON
|
||||
min_required_samples = sequence_length + forecast_horizon
|
||||
if len(product_df) < min_required_samples:
|
||||
error_msg = (
|
||||
f"❌ 训练数据不足错误\n"
|
||||
f"当前配置需要: {min_required_samples} 天数据 (LOOK_BACK={LOOK_BACK} + FORECAST_HORIZON={FORECAST_HORIZON})\n"
|
||||
f"当前配置需要: {min_required_samples} 天数据 (LOOK_BACK={sequence_length} + FORECAST_HORIZON={forecast_horizon})\n"
|
||||
f"实际数据量: {len(product_df)} 天\n"
|
||||
f"产品ID: {product_id}, 训练模式: {training_mode}\n"
|
||||
f"建议解决方案:\n"
|
||||
@ -212,8 +214,8 @@ def train_product_model_with_tcn(
|
||||
progress_manager.set_stage("data_preprocessing", 50)
|
||||
|
||||
# 创建时间序列数据
|
||||
trainX, trainY = create_dataset(X_train, y_train, LOOK_BACK, FORECAST_HORIZON)
|
||||
testX, testY = create_dataset(X_test, y_test, LOOK_BACK, FORECAST_HORIZON)
|
||||
trainX, trainY = create_dataset(X_train, y_train, sequence_length, forecast_horizon)
|
||||
testX, testY = create_dataset(X_test, y_test, sequence_length, forecast_horizon)
|
||||
|
||||
# 转换为PyTorch的Tensor
|
||||
trainX_tensor = torch.Tensor(trainX)
|
||||
@ -240,7 +242,7 @@ def train_product_model_with_tcn(
|
||||
|
||||
# 初始化TCN模型
|
||||
input_dim = X_train.shape[1]
|
||||
output_dim = FORECAST_HORIZON
|
||||
output_dim = forecast_horizon
|
||||
hidden_size = 64
|
||||
num_layers = 3
|
||||
kernel_size = 3
|
||||
@ -384,8 +386,8 @@ def train_product_model_with_tcn(
|
||||
'num_layers': num_layers,
|
||||
'dropout': dropout_rate,
|
||||
'kernel_size': kernel_size,
|
||||
'sequence_length': LOOK_BACK,
|
||||
'forecast_horizon': FORECAST_HORIZON,
|
||||
'sequence_length': sequence_length,
|
||||
'forecast_horizon': forecast_horizon,
|
||||
'model_type': 'tcn'
|
||||
},
|
||||
'training_info': {
|
||||
@ -474,8 +476,8 @@ def train_product_model_with_tcn(
|
||||
'num_layers': num_layers,
|
||||
'dropout': dropout_rate,
|
||||
'kernel_size': kernel_size,
|
||||
'sequence_length': LOOK_BACK,
|
||||
'forecast_horizon': FORECAST_HORIZON,
|
||||
'sequence_length': sequence_length,
|
||||
'forecast_horizon': forecast_horizon,
|
||||
'model_type': 'tcn'
|
||||
},
|
||||
'metrics': metrics,
|
||||
|
||||
@ -70,6 +70,8 @@ def train_product_model_with_transformer(
|
||||
training_mode='product',
|
||||
aggregation_method='sum',
|
||||
epochs=50,
|
||||
sequence_length=LOOK_BACK,
|
||||
forecast_horizon=FORECAST_HORIZON,
|
||||
model_dir=DEFAULT_MODEL_DIR,
|
||||
version=None,
|
||||
socketio=None,
|
||||
@ -177,11 +179,11 @@ def train_product_model_with_transformer(
|
||||
raise ValueError(f"产品 {product_id} 没有可用的销售数据")
|
||||
|
||||
# 数据量检查
|
||||
min_required_samples = LOOK_BACK + FORECAST_HORIZON
|
||||
min_required_samples = sequence_length + forecast_horizon
|
||||
if len(product_df) < min_required_samples:
|
||||
error_msg = (
|
||||
f"❌ 训练数据不足错误\n"
|
||||
f"当前配置需要: {min_required_samples} 天数据 (LOOK_BACK={LOOK_BACK} + FORECAST_HORIZON={FORECAST_HORIZON})\n"
|
||||
f"当前配置需要: {min_required_samples} 天数据 (LOOK_BACK={sequence_length} + FORECAST_HORIZON={forecast_horizon})\n"
|
||||
f"实际数据量: {len(product_df)} 天\n"
|
||||
f"产品ID: {product_id}, 训练模式: {training_mode}\n"
|
||||
f"建议解决方案:\n"
|
||||
@ -225,8 +227,8 @@ def train_product_model_with_transformer(
|
||||
y_train, y_test = y_scaled[:train_size], y_scaled[train_size:]
|
||||
|
||||
# 创建时间序列数据
|
||||
trainX, trainY = create_dataset(X_train, y_train, LOOK_BACK, FORECAST_HORIZON)
|
||||
testX, testY = create_dataset(X_test, y_test, LOOK_BACK, FORECAST_HORIZON)
|
||||
trainX, trainY = create_dataset(X_train, y_train, sequence_length, forecast_horizon)
|
||||
testX, testY = create_dataset(X_test, y_test, sequence_length, forecast_horizon)
|
||||
|
||||
progress_manager.set_stage("data_preprocessing", 70)
|
||||
|
||||
@ -256,7 +258,7 @@ def train_product_model_with_transformer(
|
||||
|
||||
# 初始化Transformer模型
|
||||
input_dim = X_train.shape[1]
|
||||
output_dim = FORECAST_HORIZON
|
||||
output_dim = forecast_horizon
|
||||
hidden_size = 64
|
||||
num_heads = 4
|
||||
dropout_rate = 0.1
|
||||
@ -270,7 +272,7 @@ def train_product_model_with_transformer(
|
||||
dim_feedforward=hidden_size * 2,
|
||||
dropout=dropout_rate,
|
||||
output_sequence_length=output_dim,
|
||||
seq_length=LOOK_BACK,
|
||||
seq_length=sequence_length,
|
||||
batch_size=batch_size
|
||||
)
|
||||
|
||||
@ -387,8 +389,8 @@ def train_product_model_with_transformer(
|
||||
'num_heads': num_heads,
|
||||
'dropout': dropout_rate,
|
||||
'num_layers': num_layers,
|
||||
'sequence_length': LOOK_BACK,
|
||||
'forecast_horizon': FORECAST_HORIZON,
|
||||
'sequence_length': sequence_length,
|
||||
'forecast_horizon': forecast_horizon,
|
||||
'model_type': 'transformer'
|
||||
},
|
||||
'training_info': {
|
||||
@ -483,8 +485,8 @@ def train_product_model_with_transformer(
|
||||
'num_heads': num_heads,
|
||||
'dropout': dropout_rate,
|
||||
'num_layers': num_layers,
|
||||
'sequence_length': LOOK_BACK,
|
||||
'forecast_horizon': FORECAST_HORIZON,
|
||||
'sequence_length': sequence_length,
|
||||
'forecast_horizon': forecast_horizon,
|
||||
'model_type': 'transformer'
|
||||
},
|
||||
'metrics': metrics,
|
||||
|
||||
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