init

Author: zihao.chen_tp

README.md

@@ -1,8 +1,8 @@
 # RNN_Pytorch
 使用pytorch框架搭建一个encoder-forecaster结构的图像时序预测模型，ConvGRU内核
 
-#文件说明
-    BMSELoss.py 一个对不同降雨级别进行加权损失的loss函数。
+文件说明
+  ./BMSELoss.py 一个对不同降雨级别进行加权损失的loss函数。
     ConvGRUCell.py 利用卷积操作实现的ConvGRU内核，单Cell
     encoder。py 序列编码结构
     forecaster.py 序列预测结构
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     RNN.py 一般的RNN模型
     RNN_train.py RNN模型的训练
 
-#模型说明
+模型说明 
+
     本项目参考的HKO模型为论文[Deep learning for precipitation nowcasting: A benchmark and a new model](http://papers.nips.cc/paper/7145-deep-learning-for-precipitation-nowcasting-a-benchmark-and-a-new-model)
     encoder和forecaster 结构皆参照此论文编写
     本文的数据样本原始大为20*1*477*477，训练过程中会缩放或随机切割到120*120大小。