informer模型如何设定预测起始点

Informer模型中，预测起始点的设定是通过调整模型输入的方式实现的，具体方法有以下两种：

1. 固定预测长度：在模型训练时，可以固定每次预测的长度，例如预测未来24个时间步。在预测时，只需要将最后24个时间步的数据作为输入传给模型，即可得到未来24个时间步的预测结果。

2. 滑动窗口预测：在模型训练时，将时间序列按照固定长度切分成多个子序列，并使用这些子序列进行训练。在预测时，设定一个滑动窗口，每次将滑动窗口向右移动一个时间步，将窗口中的数据作为输入传给模型，得到一个预测结果。然后将窗口向右移动一个时间步，重复以上过程，直到预测完整个时间序列。

需要注意的是，在预测过程中，预测起始点的选择可能会影响到模型的预测结果，因此需要根据具体应用场景进行调整。

相关问题

编写一个调用informer模型预测的代码

当然，我可以为您提供一个基本的示例代码，用于调用 InforNER 模型进行预测。请注意，以下代码是一个简化的示例，您可能需要根据您的具体情况进行适当的修改。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification

# 加载模型和分词器
model_name = "allenai/informer_roberta_base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_name)

# 定义标签映射
labels = ["O", "B-PER", "I-PER", "B-ORG", "I-ORG", "B-LOC", "I-LOC"]

def predict(text):
    # 分词
    inputs = tokenizer.encode_plus(
        text,
        add_special_tokens=True,
        truncation=True,
        padding="max_length",
        max_length=128,
        return_tensors="pt"
    )

    # 模型推理
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)

    # 获取预测结果
    predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2)
    predictions = predictions.squeeze().tolist()

    # 解码预测结果
    entities = []
    for token, label_idx in zip(inputs["input_ids"][0], predictions):
        token = tokenizer.decode([token.item()])
        label = labels[label_idx]
        if label != "O":
            entities.append((token, label))

    return entities

# 使用示例
text = "欢迎来到CSDN，我是C知道。"
entities = predict(text)
print(entities)

上述代码使用 Hugging Face 的 Transformers 库加载了 InforNER 模型，并使用 RoBERTa 进行标记分类。您可以根据实际情况更改模型名称和路径。然后，通过调用 `predict` 函数并传入文本，即可获取预测的实体结果。

请注意，这只是一个示例代码，您可能需要根据您的具体需求进行修改和优化。

transformer模型和informer模型介绍，超级详细一点

Transformer模型和Informer模型都是当前在NLP和时间序列预测领域非常流行的模型。下面是它们的详细介绍：

Transformer模型：
Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，由Google在2017年提出，用于解决NLP中的序列到序列（seq2seq）问题。相比于传统的RNN和LSTM等模型，Transformer模型不需要考虑序列的顺序，可以并行计算，因此训练速度更快，效果更好。Transformer模型主要由编码器和解码器两部分组成，其中编码器和解码器都由多个注意力层和前馈神经网络层组成。在编码器中，每个注意力层都会对输入序列进行自注意力计算，得到每个位置的表示；在解码器中，每个注意力层会对编码器的输出和解码器的输入进行注意力计算，得到每个位置的表示。Transformer模型在NLP中的应用非常广泛，如机器翻译、文本分类、文本生成等。

Informer模型：
Informer模型是一种基于Transformer模型的时间序列预测模型，由腾讯AI Lab在2020年提出。相比于传统的时间序列预测模型，如ARIMA、LSTM等，Informer模型可以处理更长的时间序列，且具有更好的预测效果。Informer模型主要由编码器、解码器和逆向解码器三部分组成，其中编码器和解码器都由多个ProbSparse Self-Attention层和前馈神经网络层组成，逆向解码器则由多个ProbSparse Self-Attention层和反卷积层组成。Informer模型中的ProbSparse Self-Attention层是一种新的注意力层，可以减少模型参数的同时提高模型的效果。Informer模型在时间序列预测领域中的应用非常广泛，如交通流量预测、电力负荷预测等。