帮我用python写一个informer预测的代码

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

import torch
import numpy as np
from informer.models import Informer

# 加载训练好的模型
model = Informer(
    enc_in=...,  # 输入序列长度
    dec_in=...,  # 输出序列长度
    c_out=...,   # 输出序列的通道数
    d_model=..., # Transformer模型中的隐藏层大小
    n_heads=..., # 注意力头数
    e_layers=..., # 编码器层数
    d_layers=..., # 解码器层数
    d_ff=...,    # 前馈网络的内部隐藏层大小
    dropout=..., # dropout比例
    activation='gelu',  # 激活函数类型
    factor=...,  # 编码器和解码器层之间的缩放因子
    padding='valid',   # 输入序列的填充类型
    distil=True,  # 是否使用Distil结构
    attn='prob',  # 注意力机制类型
    embed='timeF',  # 嵌入方式
    freq='h',     # 时间序列的频率（h-小时，d-天，w-周）
    cross=True,   # 是否使用跨注意力机制
    data='custom',  # 数据集类型（custom-自定义，pems08-交通流量数据集）
).cuda()
model.load_state_dict(torch.load('path_to_saved_model.pth'))

# 准备输入数据
input_data = ...  # 输入数据，形状为 [batch_size, enc_in, num_features]
input_data = torch.from_numpy(input_data).float().cuda()

# 进行预测
model.eval()
with torch.no_grad():
    output = model(input_data)

# 获取预测结果
predictions = output.cpu().numpy()  # 预测结果，形状为 [batch_size, dec_in, c_out]

请替换代码中的 `...` 部分为相应的参数和数据。这里使用的是Informer模型的一个简化版本，你需要根据你的具体情况进行适当的修改。此外，你还需要安装相应的依赖项和导入所需的模块。希望对你有所帮助！