informer训练自己的数据

Informer是一种基于transformer的时间序列预测模型，可以使用自己的数据进行训练。以下是训练Informer模型的一般步骤：

1. 准备数据集：需要将时间序列数据整理成固定的格式，通常是一个Numpy数组或者Pandas DataFrame。确保数据集中的每个时间步都有相应的标签或目标值。

2. 数据预处理：对数据进行预处理，包括缩放、归一化、填充缺失值等。

3. 划分训练集和测试集：将数据集划分成训练集和测试集，通常使用时间上的截断点进行划分。

4. 定义模型：使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架定义Informer模型，并定义模型的超参数和优化器。

5. 训练模型：使用训练集进行训练，并在验证集上进行评估。可以使用Early Stopping等技术来防止模型过拟合。

6. 模型评估：使用测试集对模型进行最终评估，通常使用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等指标来评估模型的性能。

7. 模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中，可以使用Flask等框架将模型封装成API供外部调用。

需要注意的是，Informer模型对数据的要求比较严格，需要满足时间序列数据的连续性和趋势性，因此在使用自己的数据进行训练时需要特别注意数据的质量和格式。