给出优化Informer预测模型的完整代码
时间: 2024-06-09 13:09:54 浏览: 18
抱歉,Informer预测模型的完整代码太复杂了,无法在此处提供。但是,我可以为您提供以下步骤来构建一个Informer预测模型。
1. 安装所需的库和依赖项:Pytorch,numpy,pandas,matplotlib 等。
2. 准备数据:Informer 模型需要时间序列数据。您需要准备好训练数据和测试数据,并将其转换为 Pytorch Tensor 格式。
3. 构建模型:Informer 模型由编码器,解码器和自注意力模块等组成。您可以使用 Pytorch 来构建这个模型。这个模型的构建可以参考官方的Informer项目:https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020。
4. 训练模型:使用准备好的训练数据对模型进行训练。在训练模型之前,您需要指定损失函数和优化器。
5. 测试模型:使用准备好的测试数据对模型进行测试,并评估模型的性能。
6. 优化模型:您可以尝试不同的超参数,如学习率,批量大小和训练周期等,来优化模型的性能。
上述步骤提供了一个基本的框架来构建 Inforer 模型,但实际上,每个步骤都有很多更详细的细节需要关注,因此建议您参考官方的Informer项目,并根据自己的需求进行修改。
相关问题
informer的预测模型matlab代码
以下是一个使用 MATLAB 实现的 Informer 预测模型的示例代码:
```matlab
% 定义 Informer 模型结构
inputSequence = sequenceInputLayer(24);
encInformerBlock = encoderInformerBlock(256, 8, 3, 'ScaledDotProduct', 'relu');
decInformerBlock = decoderInformerBlock(256, 8, 3, 'ScaledDotProduct', 'relu');
outputLayer = sequenceFoldingLayer('Name', 'prediction');
layers = [inputSequence; encInformerBlock; decInformerBlock; outputLayer];
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 100);
% 创建和准备数据集
data = load('airline-passengers.mat');
X = data.y';
trainData = X(1:end-12);
testData = X(end-11:end);
trainDatastore = transformData(trainData, 24, 12);
testDatastore = transformData(testData, 24, 12);
% 训练模型
informerModel = trainNetwork(trainDatastore, layers, options);
% 使用模型进行预测
YPred = predict(informerModel, testDatastore);
YPred = combineForecast(YPred);
```
请注意,此示例代码仅用于演示目的,实际应用时需要根据实际情况进行修改和优化。此外,还需要加载适当的数据集和预处理步骤。
编写一个调用informer模型预测的代码
当然可以!以下是一个使用Informer模型进行预测的示例代码:
```python
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.optim import Adam
from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR
from informer.models import Informer
from informer.data.datasets import TimeSeriesDataset
from informer.data.transforms import TimeSeriesTransform
from informer.utils.losses import masked_mse_loss
# 设定模型参数和超参数
input_dim = 1 # 输入维度
output_dim = 1 # 输出维度
seq_len = 24 # 输入序列长度
label_len = 12 # 预测序列长度
pred_len = 12 # 输出序列长度
d_model = 512 # Transformer模型的隐藏层维度
n_heads = 8 # 注意力头数
e_layers = 2 # 编码器层数
d_layers = 1 # 解码器层数
d_ff = 2048 # 前馈神经网络的隐藏层维度
dropout = 0.05 # Dropout概率
# 加载数据集和数据转换
dataset = TimeSeriesDataset(data, seq_len=seq_len, label_len=label_len, pred_len=pred_len)
transform = TimeSeriesTransform()
dataset.transform(transform)
# 划分训练集和测试集
train_size = int(0.8 * len(dataset))
test_size = len(dataset) - train_size
train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size])
# 创建数据加载器
batch_size = 32
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
# 创建模型
model = Informer(
input_dim=input_dim,
output_dim=output_dim,
seq_len=seq_len,
label_len=label_len,
pred_len=pred_len,
d_model=d_model,
n_heads=n_heads,
e_layers=e_layers,
d_layers=d_layers,
d_ff=d_ff,
dropout=dropout
)
# 定义损失函数和优化器
criterion = masked_mse_loss
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练模型
num_epochs = 10
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
if (i + 1) % 10 == 0:
print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item():.4f}')
# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
test_loss = 0.0
for inputs, labels in test_loader:
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
test_loss += loss.item() * inputs.size(0)
test_loss /= len(test_dataset)
print(f'Test Loss: {test_loss:.4f}')
# 使用模型进行预测
model.eval()
with torch.no_grad():
inputs = torch.Tensor([1, 2, 3, 4, 5]).unsqueeze(0).unsqueeze(2).to(device)
outputs = model(inputs)
predicted_values = outputs.squeeze().cpu().numpy()
print(f'Predicted Values: {predicted_values}')
```
请注意,这只是一个示例,具体的实现取决于您的数据和模型架构。您需要根据您的数据集和需求进行适当的修改。此外,为了运行此代码,您需要安装Informer模型和相关依赖项。
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