transformer时序预测代码

要实现Transformer模型进行时序预测，你需要使用Python和深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow。下面是一个使用PyTorch实现Transformer时序预测的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads):
        super(Transformer, self).__init__()

        self.encoder = nn.TransformerEncoder(
            nn.TransformerEncoderLayer(input_dim, num_heads, hidden_dim),
            num_layers)

        self.decoder = nn.Linear(input_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x[:, -1, :])
        return x

# 定义超参数
input_dim = 10
output_dim = 1
hidden_dim = 64
num_layers = 2
num_heads = 4
learning_rate = 0.001
epochs = 100

# 创建模型和优化器
model = Transformer(input_dim, output_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 准备输入数据和目标数据
x = torch.randn(100, input_dim)  # 输入数据，形状为 (batch_size, input_dim)
y = torch.randn(100, output_dim)  # 目标数据，形状为 (batch_size, output_dim)

# 训练模型
for epoch in range(epochs):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x)
    loss = criterion(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 使用训练好的模型进行预测
input_data = torch.randn(1, input_dim)  # 要预测的输入数据，形状为 (1, input_dim)
prediction = model(input_data)

这个代码示例中，我们首先定义了一个名为Transformer的模型类，它包含一个编码器和一个解码器。编码器是由多个TransformerEncoderLayer层组成的TransformerEncoder模块。解码器是一个线性层，用于将编码器输出的最后一个时间步骤的特征映射到预测的目标维度上。

然后，我们定义了超参数，包括输入和输出维度，隐藏维度，编码器和解码器的层数以及注意力头的数量。我们还定义了学习率和训练轮数。

接下来，我们创建了模型、损失函数和优化器。我们使用均方误差损失函数和Adam优化器。

然后，我们准备了输入数据和目标数据，并开始训练模型。在每个训练轮次中，我们首先将梯度归零，然后将输入数据通过模型进行前向传播，计算损失，并进行反向传播和梯度更新。

最后，我们使用训练好的模型对新的输入数据进行预测。在这个示例中，我们使用了一个随机的输入数据进行演示。你可以根据你的具体需求替换为你自己的输入数据。

请注意，这只是一个基本的代码示例，你可能需要根据你的具体任务和数据进行适当的修改和调整。同时，为了使代码正常运行，你需要安装PyTorch库。