用matlab写一个Informer代码

首先需要了解一些 Matlab 的基础语法和函数。然后可以根据你想要实现的 Informer 代码的功能来编写代码。

例如，如果你想要实现一个 Informer 代码，它能够接收用户输入的数据，并在屏幕上显示一条消息，可以使用以下代码：

data = input('请输入数据：');
disp('你输入的数据是：');
disp(data);

该代码使用 Matlab 的 `input` 函数接收用户输入的数据，并使用 `disp` 函数在屏幕上显示一条消息。

以上代码只是一个简单的例子，你可以根据需要编写更复杂的 Informer 代码。

相关问题

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！

matlab编写informer预测的代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于使用 Informer 模型进行时间序列预测：

% 加载 Informer 模型
load('informer_model.mat');

% 定义输入序列和预测长度
input_seq = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];
pred_length = 5;

% 循环预测未来值
for i = 1:pred_length
    % 将输入序列传递给 Informer 模型
    output = predict(informer_model, input_seq);
    
    % 从输出中提取下一个预测值
    next_pred = output(end);
    
    % 将预测值添加到输入序列中，准备下一次预测
    input_seq = [input_seq next_pred];
end

% 输出预测结果
disp(input_seq(end-pred_length+1:end));

请注意，此示例代码仅用于演示目的，实际应用时需要根据实际情况进行修改和优化。此外，还需要加载适当的数据集和预处理步骤。