informer, informerstack, informer-light(TBD) 三种模型有什么区别

这三种模型都是基于Transformer架构的，但是它们在模型结构和训练方式上略有不同。

Informer是最早提出的模型，它在Transformer的基础上进行了一些改进，如引入了自适应长度的机制，可以适应不同的时间序列长度。此外，它还引入了一些新的注意力机制，如相对位置编码、跨时间步的注意力等。

InformerStack是在Informer的基础上进一步改进的，在多层Transformer的基础上引入了跨层的全局注意力机制，可以更好地捕捉序列中的全局依赖关系。此外，它还采用了温度控制的Dropout机制，可以更好地防止过拟合。

Informer-Light是目前还在开发中的模型，它的目标是在保持较高预测精度的同时，降低模型的计算复杂度和模型大小。具体的改进方式还没有公布，所以目前还无法对其与前两者的区别进行详细的比较。

相关问题

python -u main_informer.py --model informer --data ETTh1 --attn prob --freq h 是什么意思

这是一个命令行命令，用于运行一个名为 `main_informer.py` 的 Python 脚本，并传递一些参数。具体解释如下：

- `python`：运行 Python 解释器。
- `-u`：使用无缓冲输出模式，即直接输出到控制台，而不是先在缓冲区中存储。
- `main_informer.py`：要运行的 Python 脚本的文件名。
- `--model informer`：指定要使用的模型名称为 `informer`。
- `--data ETTh1`：指定要使用的数据集名称为 `ETTh1`。
- `--attn prob`：指定用于注意力机制的方法为 `prob`。
- `--freq h`：指定数据集的时间频率为小时级别。

这些参数的具体含义和作用需要根据 `main_informer.py` 的代码来确定。

informer中的informerstack

InformerStack 是 Informer 模型中的一个重要组成部分，它是一个基于堆栈结构的编码器，主要用于将输入的序列转换为编码的表示，以便于后续的解码和预测。InformerStack 由多个 InformerBlock 组成，每个 InformerBlock 包含了多头自注意力机制、前向神经网络和残差连接等模块，可以有效地捕捉输入序列中的长程依赖关系。同时，InformerStack 还采用了跨层残差连接和层归一化等技术，进一步提升了模型的表现能力和稳定性。总之，InformerStack 是 Informer 模型中非常重要的一个组件，它为模型提供了强大的编码能力和上下文感知能力。