informer架构图

Informer架构图是指Informer模型的结构图，Informer是一种用于时间序列预测的神经网络模型。它主要由三个关键组件组成：Encoder、Decoder和Temporal Attention。

1. Encoder：Encoder负责将输入的时间序列数据进行编码。它由多个Encoder层组成，每个Encoder层包含一个Multi-head Self-Attention（多头自注意力）模块和一个Feed-Forward（前馈）模块。Multi-head Self-Attention模块用于捕捉序列中的长期依赖关系，而Feed-Forward模块则用于增强特征表示。

2. Decoder：Decoder负责根据Encoder的输出进行解码，生成预测结果。它也由多个Decoder层组成，每个Decoder层包含一个Multi-head Self-Attention模块、一个Encoder-Decoder Attention（编码器-解码器注意力）模块和一个Feed-Forward模块。Multi-head Self-Attention模块用于捕捉解码器自身的上下文信息，Encoder-Decoder Attention模块用于引入编码器的信息，而Feed-Forward模块则用于增强特征表示。

3. Temporal Attention：Temporal Attention是Informer模型中的一种注意力机制，用于对时间维度进行建模。它通过计算输入序列中各个时间步之间的相对重要性，帮助模型更好地理解时间序列数据的动态变化。

相关问题

informer框架图

Informer是时空序列预测领域的一个知名框架，由阿里云开发，主要用于处理大规模时间序列数据的预测任务。该框架主要包括以下几个关键组件：

1. **编码器（Encoder）**：负责将时间序列数据转换为高维特征向量。通常使用自注意力机制（如Transformer）来捕捉序列中的长期依赖。

2. **解码器（Decoder）**：根据编码器生成的表示，逐步生成预测序列。它可能会是一个循环结构，如LSTM或GRU，或者基于点预测的方法。

3. **注意力机制（Attention）**：在编码器-解码器架构中，用于关注输入序列的不同部分，以提高预测精度。

4. **多尺度预测（Multi-Horizon Prediction）**：Informer能够同时处理多个未来的预测时间步，这在处理具有不同预测需求的时间序列时非常有用。

5. **稀疏时间点设计（Sparse Temporal Encoding）**：通过仅对时间序列中的关键点进行编码，Informer在处理长序列时提高了效率。

6. **分块训练与推理（Block Partitioning）**：将大序列分割成小块进行并行处理，进一步提升模型的训练和推理速度。

7. **自回归（Autoregressive）或非自回归（Non-Autoregressive）**：Informer支持两种模式，自回归模式保证了预测的准确性，而非自回归模式则牺牲了一定的准确性以换取更高的速度。

利用随机数据生成完整的基于python的Informer时序预测模型代码,并对模型进行评估，且通过图像展示模型效果

首先，你需要安装必要的库，如PyTorch、Fast.ai、Kaggle API等。假设我们正在处理时间序列数据，并且使用`informer`模型，这是基于Transformer架构的时序预测模型。以下是创建Informer模型并进行评估的基本步骤：

# 导入所需库
import torch
from torch import nn
from pytorch_forecasting import TimeSeriesDataSet, Model, create_dataloader
from pytorch_forecasting.models.informer import Informer
from pytorch_forecasting.metrics import SMAPE, MeanAbsolutePercentageError
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 数据预处理
# 假设你已经有一个名为'data.csv'的时间序列数据集，需要先加载并处理
data = TimeSeriesDataSet(
    path="data.csv",
    time_idx="time_idx",  # 时间列名
    target="target",  # 目标变量列名
    group_ids=["group_id"],  # 如果有分组变量
    min_encoder_length=24,  # 编码长度
    max_prediction_length=24,  # 预测长度
    static_categoricals=None,  # 固定分类特征
    categorical_encoders=None,
    numerical_calers=None,
)

# 2. 创建模型
model_config = {
    "encoder": {"type": "Transformer", "embed_dim": 512},
    "decoder": {"type": "Transformer", "embed_dim": 512, "num_layers": 2},
    "attention_type": "self",  # 可选类型：self, cross
    "dropout_rate": 0.1,
}

informer_model = Informer(config=model_config, input_size=data.input_size, learning_rate=0.001)

# 3. 训练模型
dataloader = create_dataloader(data, batch_size=64, num_workers=4)
loss_module = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(informer_model.parameters(), lr=0.001)

model.fit(dataloader=dataloader, epochs=10)  # 调整训练轮数

# 4. 模型评估
metrics = [SMAPE(), MeanAbsolutePercentageError()]
results = model.predict(data_loader=dataloader, metrics=metrics)
print(f"Mean Absolute Percentage Error (MAPE): {results['mape'].item():.2f}")

# 5. 结果可视化
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(results["y_pred"].squeeze(0), label="Predicted")
plt.plot(results["y_true"].squeeze(0), label="Ground Truth")
plt.xlabel("Time Index")
plt.ylabel("Target Variable")
plt.legend()
plt.title("Model Performance Visualization")
plt.show()