在pytorch中transformer时间序列数据整理实例

在PyTorch中，Transformer模型通常用于处理文本序列数据，如自然语言处理任务。对于时间序列数据，例如音频、视频等，我们首先需要将它们转换成适合Transformer处理的形式，也就是序列化和填充到相同的长度。这里有一个简单的例子：

import torch
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
from transformers import TransformerModel

# 假设你有两列数据，每列代表一个时间序列，每个元素是一个特征向量
sequence_1 = [vector1, vector2, ..., vectorN]
sequence_2 = [vectorM, vectorN, ..., vectorO]

# 将所有序列堆叠在一起
sequences = [sequence_1, sequence_2] + other_sequences # 假设有其他更多序列

# 确定最大序列长度
max_len = max(len(seq) for seq in sequences)

# 使用pad_sequence填充短序列至最大长度，设置值为0或其他填充值
padded_sequences = pad_sequence(sequences, batch_first=True, padding_value=0.)

# 如果Transformer模型期望输入是二维张量，可能还需要进一步转置
if model_input_shape == (batch_size, dim, max_len):
    padded_sequences = padded_sequences.permute(0, 2, 1)  # (batch_size, max_len, dim)

# 创建Tensor以后，可以直接传给Transformer的model对象
input_ids = torch.tensor(padded_sequences)
attention_mask = torch.where(input_ids != 0, 1, 0).unsqueeze(-2)  # 创建注意力掩码
outputs = transformer_model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)

在这个例子中，`attention_mask`很重要，因为它帮助模型区分哪些位置是真实的输入，哪些位置是填充的。