基于深度学习的时间序列分类综述代码运行步骤（Deep-learning-for-time-series-classification-a-review）
- 准备工作
（1）github上下载代码，网址是：https://github.com/hfawaz/dl-4-tsc
（2）pycharm导入下载好的代码，十分简单，结果如下图。其中readme文件必读，里面有关于代码的信息，以及实验的结果表格。注意事项：
（1）代码中的文件位置设置自行完成（根据你数据集的位置设置）
（2）代码中使用的时间序列数据集：
单变量：http://timeseriesclassification.com/TSC.zip
多变量：http://www.mustafabaydogan.com/files/viewcategory/20-data-sets.html
（3）readme文件中介绍指令输入时用的开头是python3,我的电脑不行，我就改成python了
readme文件里也有链接，所以这个文件一定要读一下。
- 运行代码
主代码肯定在main.py里，但是直接运行main.py是不行的，我们需要控制台输入指令进行运行代码。根据main.py中的那个长长的if else代码（主要是识别不同指令的判断）,我们将介绍几种运行的输入指令。
（1）处理数据集的指令：python main.py transform_mts_to_ucr_format
功能：将下载的多变量数据集转为UCR一样格式的数据集，同时对利用三次样条插值将每个数据集对齐到该数据集中最长的变量的长度，形成等长的数据集。
步骤：
A.找到utils.py/transform_mts_to_ucr_format()方法，输入输出文件位置设置好，然后释放下图这个代码（即防止你设置输出文件位置不存在，自行创建）。B.接着在terminal中输入指令即可：
运行完成后你就可以得到处理过的数据集。
后面还有一大部分有待更新哦！！！！！！