transformer时序预测pytorch

在PyTorch中，可以使用`torch.nn.Transformer`模块来构建Transformer模型，并进行时序预测。

首先，需要导入必要的库：

import torch
import torch.nn as nn

然后，可以定义一个自定义的Transformer模型类，继承自`nn.Module`：

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        
        self.embedding = nn.Embedding(input_dim, hidden_dim)
        self.transformer = nn.Transformer(
            d_model=hidden_dim,
            nhead=num_heads,
            num_encoder_layers=num_layers,
            num_decoder_layers=num_layers
        )
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        
    def forward(self, src):
        src = self.embedding(src)
        src = src.permute(1, 0, 2)  # 调整输入形状为(seq_len, batch_size, hidden_dim)
        
        output = self.transformer(src, src)  # 输入序列作为encoder和decoder的输入
        output = output.permute(1, 0, 2)  # 调整输出形状为(batch_size, seq_len, hidden_dim)
        
        output = self.fc(output[:, -1, :])  # 取最后一个时间步的输出作为预测值
        
        return output

在上述代码中，我们定义了一个具有嵌入层、Transformer层和全连接层的模型。在`forward`方法中，我们首先对输入序列进行嵌入操作，然后调整形状以适应Transformer模型的输入要求。接着，我们将调整后的输入序列传入Transformer模型中进行处理，得到输出序列。最后，我们取输出序列中的最后一个时间步作为预测值，并通过全连接层进行最终的预测。

接下来，可以实例化模型并定义损失函数和优化器：

input_dim = ...  # 输入维度
output_dim = ...  # 输出维度
hidden_dim = ...  # 隐藏层维度
num_layers = ...  # Transformer层数
num_heads = ...  # 多头注意力头数

model = TransformerModel(input_dim, output_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

在训练过程中，可以使用历史数据作为输入，真实值作为目标值，通过反向传播来更新模型参数：

for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    
    inputs = ...  # 输入数据，形状为(seq_len, batch_size)
    targets = ...  # 目标数据，形状为(batch_size, output_dim)
    
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()

在预测阶段，可以使用已知的历史数据生成输入序列，并通过模型进行预测：

model.eval()
with torch.no_grad():
    inputs = ...  # 历史数据，形状为(seq_len, 1)
    outputs = model(inputs)
    predictions = outputs.squeeze().numpy()

以上是一个基本的使用PyTorch实现Transformer时序预测的示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行一些调整和改进。