### 根目录启动 `uv pip install loguru numpy pandas torch matplotlib flask flask_cors flask_socketio flasgger scikit-learn tqdm pytorch_tcn` ### UI `npm install` `npm run dev` # “预测分析”模块UI重构修改记录 **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。 ### 后端修复 (2025-07-13) **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。 - **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'`)。 - **修复方案**: 1. 修改 `server/core/predictor.py`,将默认数据路径更正为 `'data/timeseries_training_data_sample_10s50p.parquet'`。 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。 - **结果**: 彻底解决了在独立训练进程中数据加载失败的问题。 --- ### 后端修复 (2025-07-13) - 数据流重构 **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。 - **核心问题**: 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。 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。 - **修复方案 (数据流重构)**: 1. **修改 `server/trainers/mlstm_trainer.py`**: - 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。 - 移除了函数内部所有的数据加载和重复处理逻辑。 2. **修改 `server/core/predictor.py`**: - 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。 3. **修改 `server/utils/multi_store_data_utils.py`**: - 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`。 - **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。 --- ### 第一次重构 (多页面、双栏布局) - **新增文件**: - `UI/src/views/prediction/ProductPredictionView.vue` - `UI/src/views/prediction/StorePredictionView.vue` - `UI/src/views/prediction/GlobalPredictionView.vue` - **修改文件**: - `UI/src/router/index.js`: 添加了指向新页面的路由。 - `UI/src/App.vue`: 将“预测分析”修改为包含三个子菜单的父菜单。 --- ### 第二次重构 (基于用户反馈的单页面布局) **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。 - **修改文件**: - **`UI/src/views/prediction/ProductPredictionView.vue`**: - **内容**: 使用 `UI/src/views/NewPredictionView.vue` 的布局进行替换。 - **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`。 - **`UI/src/views/prediction/StorePredictionView.vue`**: - **内容**: 使用 `UI/src/views/NewPredictionView.vue` 的布局进行替换。 - **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`。 - **`UI/src/views/prediction/GlobalPredictionView.vue`**: - **内容**: 使用 `UI/src/views/NewPredictionView.vue` 的布局进行替换。 - **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`。 --- **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。 --- **按药品训练修改** **日期**: 2025-07-14 **文件**: `server/trainers/mlstm_trainer.py` **问题**: 模型训练因 `KeyError: "['sales', 'price'] not in index"` 失败。 **分析**: 1. `'price'` 列在提供的数据中不存在,导致 `KeyError`。 2. `'sales'` 列作为历史输入(自回归特征)对于模型训练是必要的。 **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。 --- **日期**: 2025-07-14 (补充) **文件**: * `server/trainers/transformer_trainer.py` * `server/trainers/tcn_trainer.py` * `server/trainers/kan_trainer.py` **问题**: 预防性修复。这些文件存在与 `mlstm_trainer.py` 相同的 `KeyError` 隐患。 **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。 **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,以确保所有模型训练的健壮性。 --- **日期**: 2025-07-14 (深度修复) **文件**: `server/utils/multi_store_data_utils.py` **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。 **分析**: 1. 通过 `uv run` 读取了 `.parquet` 数据文件,确认了原始列名。 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`)。 3. 确认了原始数据中没有 `price` 列,但代码中存在对它的依赖。 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。 **解决方案**: 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`)。 2. 移除了对不存在的 `price` 列的依赖。 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。 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'] --- **日期**: 2025-07-14 10:16 **主题**: 修复模型训练中的 `KeyError` 及数据流问题 (详细版) ### 阶段一:修复训练器层 `KeyError` * **问题**: 模型训练因 `KeyError: "['sales', 'price'] not in index"` 失败。 * **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。 * **涉及文件**: * `server/trainers/mlstm_trainer.py` * `server/trainers/transformer_trainer.py` * `server/trainers/tcn_trainer.py` * `server/trainers/kan_trainer.py` * **修改详情**: * **位置**: 每个训练器文件中的 `features` 列表定义处。 * **操作**: 修改。 * **内容**: ```diff - features = ['sales', 'price', 'weekday', 'month', 'is_holiday', 'is_weekend', 'is_promotion', 'temperature'] + features = ['sales', 'weekday', 'month', 'is_holiday', 'is_weekend', 'is_promotion', 'temperature'] ``` * **原因**: 移除对不存在的 `'price'` 列的依赖,解决 `KeyError`。 ### 阶段二:修复数据标准化层 * **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。 * **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。 * **涉及文件**: `server/utils/multi_store_data_utils.py` * **修改详情**: 1. **位置**: `standardize_column_names` 函数, `rename_map` 字典。 * **操作**: 修改。 * **内容**: ```diff - rename_map = { 'quantity_sold': 'sales', 'unit_price': 'price', 'day_of_week': 'weekday' } + rename_map = { 'sales_quantity': 'sales', 'temperature_2m_mean': 'temperature', 'dayofweek': 'weekday' } ``` * **原因**: 修正键名以匹配数据源的真实列名 (`sales_quantity`, `temperature_2m_mean`, `dayofweek`)。 2. **位置**: `standardize_column_names` 函数, `sales_amount` 计算部分。 * **操作**: 修改 (注释)。 * **内容**: ```diff - if 'sales_amount' not in df.columns and 'sales' in df.columns and 'price' in df.columns: - df['sales_amount'] = df['sales'] * df['price'] + # 由于没有price列,sales_amount的计算逻辑需要调整或移除 + # if 'sales_amount' not in df.columns and 'sales' in df.columns and 'price' in df.columns: + # df['sales_amount'] = df['sales'] * df['price'] ``` * **原因**: 避免因缺少 `'price'` 列而导致潜在错误。 3. **位置**: `standardize_column_names` 函数, `numeric_columns` 列表。 * **操作**: 删除。 * **内容**: ```diff - numeric_columns = ['sales', 'price', 'sales_amount', 'weekday', 'month', 'temperature'] + numeric_columns = ['sales', 'sales_amount', 'weekday', 'month', 'temperature'] ``` * **原因**: 从数值类型转换列表中移除不存在的 `'price'` 列。 4. **位置**: `standardize_column_names` 函数, `return` 语句前。 * **操作**: 增加。 * **内容**: ```diff + # 定义模型训练所需的所有列(特征 + 目标) + final_columns = [ + 'date', 'sales', 'product_id', 'product_name', 'store_id', 'store_name', + 'weekday', 'month', 'is_holiday', 'is_weekend', 'is_promotion', 'temperature' + ] + # 筛选出DataFrame中实际存在的列 + existing_columns = [col for col in final_columns if col in df.columns] + # 返回只包含这些必需列的DataFrame + return df[existing_columns] ``` * **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"`。 ### 阶段三:修复数据流分发层 * **问题**: `predictor.py` 未将处理好的数据统一传递给所有训练器。 * **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。 * **涉及文件**: `server/core/predictor.py` * **修改详情**: * **位置**: `train_model` 方法中对 `train_product_model_with_transformer`, `_tcn`, `_kan` 的调用处。 * **操作**: 增加。 * **内容**: 在函数调用中增加了 `product_df=product_data` 参数。 ```diff - model_result, metrics, actual_version = train_product_model_with_transformer(product_id, ...) + model_result, metrics, actual_version = train_product_model_with_transformer(product_id=product_id, product_df=product_data, ...) ``` *(对 `tcn` 和 `kan` 的调用也做了类似修改)* * **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`。 ### 阶段四:适配训练器以接收数据 * **问题**: `transformer`, `tcn`, `kan` 训练器需要能接收上游传来的数据。 * **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。 * **涉及文件**: `server/trainers/transformer_trainer.py`, `tcn_trainer.py`, `kan_trainer.py` * **修改详情**: 1. **位置**: 每个训练器主函数的定义处。 * **操作**: 增加。 * **内容**: 在函数参数中增加了 `product_df=None`。 ```diff - def train_product_model_with_transformer(product_id, ...) + def train_product_model_with_transformer(product_id, product_df=None, ...) ``` 2. **位置**: 每个训练器内部的数据加载逻辑处。 * **操作**: 增加。 * **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。 ```diff + if product_df is None: - # 根据训练模式加载数据 - from utils.multi_store_data_utils import load_multi_store_data - ... + # [原有的数据加载逻辑] + else: + # 如果传入了product_df,直接使用 + ... ``` * **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。 --- **日期**: 2025-07-14 10:38 **主题**: 修复因NumPy类型导致的JSON序列化失败问题 ### 阶段五:修复前后端通信层 * **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”。 * **日志错误**: `Object of type float32 is not JSON serializable` * **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。 * **涉及文件**: `server/utils/training_process_manager.py` * **修改详情**: 1. **位置**: 文件顶部。 * **操作**: 增加。 * **内容**: ```python import numpy as np def convert_numpy_types(obj): """递归地将字典/列表中的NumPy类型转换为Python原生类型""" if isinstance(obj, dict): return {k: convert_numpy_types(v) for k, v in obj.items()} elif isinstance(obj, list): return [convert_numpy_types(i) for i in obj] elif isinstance(obj, np.generic): return obj.item() return obj ``` * **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。 2. **位置**: `_monitor_results` 方法内部,调用 `self.websocket_callback` 之前。 * **操作**: 增加。 * **内容**: ```diff + serializable_task_data = convert_numpy_types(task_data) - self.websocket_callback('training_update', { ... 'metrics': task_data.get('metrics'), ... }) + self.websocket_callback('training_update', { ... 'metrics': serializable_task_data.get('metrics'), ... }) ``` * **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。 **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。 --- **日期**: 2025-07-14 11:04 **主题**: 根治JSON序列化问题 ### 阶段六:修复API层序列化错误 * **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。 * **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。 * **涉及文件**: `server/utils/training_process_manager.py` * **修改详情**: * **位置**: `_monitor_results` 方法,从 `result_queue` 获取数据之后。 * **操作**: 调整逻辑。 * **内容**: ```diff - with self.lock: - # ... 更新 self.tasks ... - if self.websocket_callback: - serializable_task_data = convert_numpy_types(task_data) - # ... 使用 serializable_task_data 发送消息 ... + # 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: + # 使用转换后的数据更新任务状态 + for key, value in serializable_task_data.items(): + 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 ... ``` * **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。 **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。 --- **日期**: 2025-07-14 11:15 **主题**: 修复模型评估中的MAPE计算错误 ### 阶段七:修复评估指标计算 * **问题**: 训练 `transformer` 模型时,日志显示 `MAPE: nan%` 并伴有 `RuntimeWarning: Mean of empty slice.`。 * **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` * **修改详情**: * **位置**: `evaluate_model` 函数中计算 `mape` 的部分。 * **操作**: 增加条件判断。 * **内容**: ```diff - mask = y_true != 0 - mape = np.mean(np.abs((y_true[mask] - y_pred[mask]) / y_true[mask])) * 100 + mask = y_true != 0 + if np.any(mask): + mape = np.mean(np.abs((y_true[mask] - y_pred[mask]) / y_true[mask])) * 100 + else: + # 如果所有真实值都为0,无法计算MAPE,返回0 + mape = 0.0 ``` * **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。 ## 2025-07-14 11:41:修复“按店铺训练”页面店铺列表加载失败问题 **问题描述:** 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。 **根本原因:** 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。 **解决方案:** 本着最小改动和保持代码清晰的原则,我进行了以下重构: 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。 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。 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。 **代码变更:** - **文件:** `server/utils/multi_store_data_utils.py` - **主要改动:** - 从 `standardize_column_names` 中移除列筛选逻辑。 - 在 `get_store_product_sales_data` 和 `aggregate_multi_store_data` 中添加列筛选逻辑。 - 重写 `get_available_stores` 以更健壮地处理数据。 --- **日期**: 2025-07-14 13:00 **主题**: 修复“按店铺训练-所有药品”模式下的训练失败问题 ### 问题描述 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。 ### 根本原因 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"`。 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。 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。 ### 解决方案 (保留"unknown"字符串) 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: 1. **修改 `server/core/predictor.py`**: * **位置**: `train_model` 方法。 * **操作**: 增加了对 `product_id == 'unknown'` 的特殊处理逻辑。 * **内容**: ```python # 如果product_id是'unknown',则表示为店铺所有商品训练一个聚合模型 if product_id == 'unknown': try: # 使用聚合函数,按店铺聚合 product_data = aggregate_multi_store_data( store_id=store_id, aggregation_method=aggregation_method, file_path=self.data_path ) # 将product_id设置为店铺ID,以便模型保存时使用有意义的标识 product_id = store_id except Exception as e: # ... 错误处理 ... else: # ... 原有的按单个产品获取数据的逻辑 ... ``` * **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`)。 2. **修改 `server/utils/multi_store_data_utils.py`**: * **位置**: `aggregate_multi_store_data` 函数。 * **操作**: 重构函数签名和内部逻辑。 * **内容**: ```python def aggregate_multi_store_data(product_id: Optional[str] = None, store_id: Optional[str] = None, aggregation_method: str = 'sum', ...) # ... if store_id: # 店铺聚合:加载该店铺的所有数据 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") ``` * **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。 **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。 --- **日期**: 2025-07-14 14:19 **主题**: 修复并发训练中的稳定性和日志错误 ### 阶段八:修复并发训练中的多个错误 * **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`。 * **分析**: 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。 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`。 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。 * **解决方案**: 1. **文件**: `server/utils/training_process_manager.py` * **位置**: `_monitor_progress` 方法。 * **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。 * **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。 2. **文件**: `server/api.py` * **位置**: `get_all_training_tasks` 函数。 * **操作**: 修改 `sorted` 函数的 `key`,使用 `lambda x: x.get('start_time') or '1970-01-01 00:00:00'`。 * **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。 3. **文件**: `server/api.py` * **位置**: `socketio.run()` 调用处。 * **操作**: 增加 `allow_unsafe_werkzeug=True if args.debug else False` 参数。 * **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。 **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。 --- **日期**: 2025-07-14 14:48 **主题**: 修复模型评估指标计算错误并优化训练过程 ### 阶段九:修复模型评估与训练优化 * **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。 * **分析**: 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**: 1. **修复维度不匹配 (关键修复)**: * **文件**: `server/trainers/mlstm_trainer.py`, `server/trainers/transformer_trainer.py` * **位置**: 训练和验证循环中的损失计算部分。 * **操作**: 移除了对 `y_batch` 的 `unsqueeze(-1)` 操作,确保 `outputs` 和 `y_batch` 维度一致。 ```diff - loss = criterion(outputs, y_batch.unsqueeze(-1)) + loss = criterion(outputs, y_batch.squeeze(-1) if y_batch.dim() == 3 else y_batch) ``` * **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。 2. **增加训练优化策略**: * **文件**: `server/trainers/mlstm_trainer.py`, `server/trainers/transformer_trainer.py` * **操作**: 在两个训练器中增加了以下功能: * **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。 * **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。 **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。 --- **日期**: 2025-07-14 15:20 **主题**: 根治模型维度错误并统一数据流 (完整调试过程) ### 阶段九:错误的修复尝试 (记录备查) * **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。 * **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) ``` 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。 --- **日期**: 2025-07-14 15:30 **主题**: 根治模型维度错误并统一数据流 (完整调试过程) ### 阶段九:错误的修复尝试 (记录备查) * **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)`。 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。 ### 阶段十一:最终修复与逻辑统一 * **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'`)。 * **分析**: 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)`。 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。 * **最终解决方案 (端到端修复)**: 1. **修复数据加载层 (治本)**: * **文件**: `server/utils/data_utils.py` * **位置**: `create_dataset` 函数。 * **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)`。 2. **修复训练器评估层**: * **文件**: `server/trainers/mlstm_trainer.py`, `server/trainers/transformer_trainer.py` * **位置**: 模型评估部分。 * **操作**: 修正 `test_true = testY.numpy()` 为 `test_true = testY`,解决了属性错误。 **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。 --- **日期**: 2025-07-14 15:34 **主题**: 扩展维度修复至Transformer模型 ### 阶段十二:统一所有模型的输出维度 * **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。 * **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)`。 * **解决方案**: 1. **修复Transformer模型层**: * **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)`。 ```diff - return self.output_layer(decoder_outputs) + return self.output_layer(decoder_outputs).squeeze(-1) ``` **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。 --- **日期**: 2025-07-14 16:10 **主题**: 修复“全局模型训练-所有药品”模式下的训练失败问题 ### 问题描述 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。 ### 根本原因 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。 ### 解决方案 (遵循现有设计模式) 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。 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 # ... elif product_id: # 按产品聚合... else: # 真正全局聚合:加载所有数据 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。 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。 **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。 --- **日期**: 2025-07-14 **主题**: UI导航栏重构 ### 描述 根据用户请求,对左侧功能导航栏进行了调整。 ### 主要改动 1. **删除“数据管理”**: * 从 `UI/src/App.vue` 的导航菜单中移除了“数据管理”项。 * 从 `UI/src/router/index.js` 中删除了对应的 `/data` 路由。 * 删除了视图文件 `UI/src/views/DataView.vue`。 2. **提升“店铺管理”**: * 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。 ### 涉及文件 * `UI/src/App.vue` * `UI/src/router/index.js` * `UI/src/views/DataView.vue` (已删除) **按药品模型预测** --- **日期**: 2025-07-14 **主题**: 修复导航菜单高亮问题 ### 描述 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。 ### 主要改动 * **文件**: `UI/src/App.vue` * **修改**: 1. 引入 `useRoute` 和 `computed`。 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`)。 3. 将 `el-menu` 组件的 `:default-active` 属性绑定到 `activeMenu`。 ### 结果 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。 --- **日期**: 2025-07-15 **主题**: 修复硬编码文件路径问题,提高项目可移植性 ### 问题描述 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。 ### 根本原因 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。 ### 解决方案:集中配置,统一管理 1. **修改 `server/core/config.py` (核心)**: * 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。 * 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`。 * 这确保了无论从哪个位置执行代码,路径总能被正确解析。 2. **修改 `server/utils/multi_store_data_utils.py`**: * 从 `server/core/config` 导入 `DEFAULT_DATA_PATH`。 * 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`。 * 在函数内部,如果 `file_path` 为 `None`,则自动使用导入的 `DEFAULT_DATA_PATH`。 * 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。 3. **修改 `server/core/predictor.py`**: * 同样从 `server/core/config` 导入 `DEFAULT_DATA_PATH`。 * 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。 ### 最终结果 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。 --- ### 未来如何修改数据源(例如,连接到服务器数据库) 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: 1. **定位配置文件**: 打开 `server/core/config.py` 文件。 2. **修改数据源定义**: * **当前 (文件)**: ```python DEFAULT_DATA_PATH = os.path.join(PROJECT_ROOT, 'data', 'timeseries_training_data_sample_10s50p.parquet') ``` * **未来 (数据库示例)**: 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: ```python # 注释掉或删除旧的文件路径配置 # DEFAULT_DATA_PATH = ... # 新增数据库连接配置 DATABASE_URL = "postgresql://user:password@your_server_ip:5432/your_database_name" ``` 3. **修改数据加载逻辑**: * **定位数据加载函数**: 打开 `server/utils/multi_store_data_utils.py`。 * **修改 `load_multi_store_data` 函数**: * 引入数据库连接库(如 `sqlalchemy` 或 `psycopg2`)。 * 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。 * **示例**: ```python from sqlalchemy import create_engine from core.config import DATABASE_URL # 导入新的数据库配置 def load_multi_store_data(...): # ... engine = create_engine(DATABASE_URL) query = "SELECT * FROM sales_data" # 根据需要构建查询 df = pd.read_sql(query, engine) # ... 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。 --- **日期**: 2025-07-15 **主题**: 修复“按药品预测”功能并增强图表展示 **开发者**: lyf ### 问题描述 “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。 ### 解决方案 对 `UI/src/views/prediction/ProductPredictionView.vue` 文件进行了以下修复和增强: 1. **API端点修复**: * **位置**: `startPrediction` 函数。 * **操作**: 将API请求地址从错误的 `/api/predict` 修正为正确的 `/api/prediction`。 2. **数据处理对齐**: * **位置**: `startPrediction` 和 `renderChart` 函数。 * **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。 3. **图表功能增强**: * **位置**: `renderChart` 函数。 * **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。 4. **错误提示优化**: * **位置**: `startPrediction` 函数的 `catch` 块。 * **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。 ### 最终结果 “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。