时序预测的transformer模型代码

时序预测的Transformer模型，通常是在自然语言处理领域中应用Transformer架构于时间序列数据的一种方法，比如股票价格、天气预报等。这种模型基于Transformer的自注意力机制，能够捕捉序列数据中的长期依赖。

在Python中，你可以使用PyTorch库中的`torch.nn.Transformer`或者TensorFlow库中的`tf.keras.layers.Transformer`来构建基本的Transformer模型。下面是一个简化的例子，展示了如何使用PyTorch创建一个基本的Transformer模块：

import torch
import torch.nn as nn

class TimeSeriesTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, n_heads, num_layers, hidden_dim):
        super(TimeSeriesTransformer, self).__init__()
        
        self.embedding = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.transformer = nn.Transformer(d_model=hidden_dim, nhead=n_heads, num_encoder_layers=num_layers)
        self.out = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x) # 输入嵌入
        x = x.permute(1, 0, 2)  # 改变形状，使得时间维度在前
        x = self.transformer(x)  # 应用Transformer
        x = x.mean(dim=1)  # 取平均池化，得到每个时间步的表示
        x = self.out(x)  # 输出层
        return x

# 使用示例
model = TimeSeriesTransformer(input_dim=10, output_dim=1, n_heads=8, num_layers=2, hidden_dim=64)