帮我用python写一个informer预测的代码

当然可以！以下是一个使用Python编写的Informer模型的预测代码示例：

import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import MNIST
from informer.models import Informer
from informer.utils import AverageMeter

# 设置设备
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 定义预处理转换
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

# 加载MNIST测试数据集
test_dataset = MNIST(root='data', train=False, download=True, transform=transform)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 加载训练好的模型
model = Informer(
    enc_in=1,
    dec_in=1,
    c_out=1,
    factor=5,
    d_model=256,
    n_heads=8,
    e_layers=2,
    d_layers=1,
    d_ff=512,
    dropout=0.1,
    activation='gelu'
).to(device)

model.load_state_dict(torch.load('informer_model.pth'))
model.eval()

# 定义计算损失的函数
criterion = nn.MSELoss().to(device)

# 定义平均损失计算器
average_meter = AverageMeter()

# 预测过程
with torch.no_grad():
    for i, (inputs, targets) in enumerate(test_loader):
        inputs = inputs.to(device)
        targets = targets.to(device)

        # 前向传播
        outputs = model(inputs)

        # 计算损失
        loss = criterion(outputs, targets)

        # 更新平均损失
        average_meter.update(loss.item(), inputs.size(0))

    # 打印平均损失
    print(f'Average Loss: {average_meter.avg:.4f}')

以上代码假设您已经安装了Informer库，并且训练好的模型保存在`informer_model.pth`文件中。您可以根据自己的需要进行适当的修改和调整。希望对您有帮助！