informer时间序列预测代码

以下是一个使用Informer进行时间序列预测的基本代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from informer.model import Informer

# 定义输入数据
x = np.random.rand(100, 3, 24)  # (data_size, features, seq_len)
y = np.random.rand(100, 1, 24)  # (data_size, target_features, seq_len)

# 定义参数
enc_seq_len, dec_seq_len = 12, 12
inp_dim, out_dim = x.shape[1], y.shape[1]
factor = 5

# 初始化Informer模型
model = Informer(
    enc_in=inp_dim,
    dec_in=out_dim,
    c_out=out_dim,
    factor=factor,
    d_model=512,
    n_heads=8,
    e_layers=2,
    d_layers=1,
    d_ff=2048,
    dropout=0.05,
    activation='gelu'
)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i in range(0, len(x), batch_size):
        # 前向传播
        optimizer.zero_grad()
        output = model(x[i:i+batch_size,:enc_seq_len,:], y[i:i+batch_size,:dec_seq_len,:])
        loss = criterion(output, y[i:i+batch_size,:dec_seq_len,:])

        # 反向传播和优化
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 输出损失值
        if (i+1) % 10 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(x)//batch_size, loss.item()))

# 对测试集进行预测
model.eval()
with torch.no_grad():
    y_pred = model(x_test[:,:enc_seq_len,:], y_test[:,:dec_seq_len,:])
    test_loss = criterion(y_pred, y_test[:,:dec_seq_len,:])
    print('Test Loss: {:.4f}'.format(test_loss.item()))

请注意，上述代码仅提供了一个基本的示例，实际使用时需要根据具体数据进行修改和调整。