Conversation
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| ## Example Usage | ||
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| ### 1. Download the data and model weights |
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此次PR下包含模型训练、推理的代码，不包含通过静态图模型推理的代码，因此在Usage这一部分建议按照类似以下的方式进行组织：
- model pretrain
相关的预训练命令 xxx - model finetune
相关的微调命令 xxx - model inference
相关的推理命令 xxx
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此文件与模型训练推理无关，可以删除
| # num_timestamps=NUM_TIMESTAMPS, | ||
| # prefix="wind", | ||
| # ) | ||
| # } |
| ) | ||
| solver.eval() | ||
| # visualize prediction from pretrained_model_path | ||
| # solver.visualize() |
| # ) | ||
| # PRETRAINED_MODEL_PATH = ( | ||
| # f"../output/hrrr_time_embedding_merge_train_finetune_{NUM_TIMESTAMPS-1}/checkpoints/best_model" | ||
| # ) |
| # metric=metric, | ||
| # name="Sup_Validator", | ||
| # ) | ||
| # validator = {sup_validator.name: sup_validator} |
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没有用到的代码可以直接删除，例如autodiff、geometry等；部分用到的，例如loss、metric等只用到了其中的某几个类，没有用到的类也可以直接删除。可以全局搜索一下。尽量保持此PR是yinglong代码的最小实现，无关的代码可以删除下。
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可以删除fourcastnet_hrrr文件夹，将其中的文件直接放到examples下即可
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已经将冗余的代码和注释删除，并调整了文件目录 |
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@robotLiberator 目前的代码训练、推理过程中好像没有用到地理数据？而之前release的代码中用到了这种数据， geo_data |
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4 participants
ppsci冲突太多，将简化的代码放到了jointContribution/yinglong下