transformer时序程序pytorch
时间: 2023-07-18 19:16:01 浏览: 78
以下是一个使用PyTorch实现Transformer模型进行时序预测的示例程序,您可以参考一下:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class TransformerModel(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim, d_model=512, nhead=8, num_layers=6, dropout=0.1):
super(TransformerModel, self).__init__()
self.encoder = nn.Embedding(input_dim, d_model)
self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model, dropout)
encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dropout)
self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers)
self.decoder = nn.Linear(d_model, output_dim)
self.init_weights()
def init_weights(self):
initrange = 0.1
self.encoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
self.decoder.bias.data.zero_()
self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
def forward(self, src):
src = self.encoder(src) * math.sqrt(self.d_model)
src = self.pos_encoder(src)
output = self.transformer_encoder(src)
output = output.mean(dim=1)
output = self.decoder(output)
return output.squeeze()
```
其中,`TransformerModel`是继承自`nn.Module`的模型类,包含一个嵌入层、一个位置编码层、若干个Transformer Encoder层和一个全连接层。`PositionalEncoding`是位置编码层的定义,它将序列中每个位置的嵌入向量加上一段固定的位置编码向量,以表达位置信息。`forward`函数定义了前向传播过程,其中`src`是输入的序列,经过嵌入层和位置编码层后输入Transformer Encoder进行特征提取,最后通过全连接层输出预测结果。
需要注意的是,该示例程序并不是完整的时序预测模型,它只是提供了一个使用Transformer进行序列预测的基本框架,您需要根据实际情况进行修改和优化。