给出nn.TransformerDecoder用来股票预测的例子

TransformerDecoder在股票预测中的应用通常是在序列到序列（Sequence-Sequence, Seq2Seq）模型中，结合时间序列分析和自然语言处理技术。它作为Transformer架构的一部分，主要用于理解输入序列的历史股票数据并生成对未来的预测。

例如，我们可以构建这样一个模型：

1. **数据准备**：收集历史股票价格、交易量等数据，将其转换成适合神经网络处理的数字序列。

2. **编码阶段**：使用TransformerEncoder将输入的股票数据编码成一系列特征向量，捕捉时间序列中的长期依赖。

3. **解码阶段**：创建一个TransformerDecoder，这个decoder会接收编码后的隐藏状态，并基于此生成关于股票价格走势的概率分布。可以采用自回归的方式，即前一时刻的输出作为当前时刻的输入，逐步预测未来的价格点。

4. **训练**：通过对比模型生成的预测结果与实际股票价格，计算损失函数（如均方误差），然后使用反向传播更新模型参数。

5. **预测**：在测试阶段，使用训练好的模型接收新的输入序列，生成对未来一段时间的股票价格预测。

from torch.nn import TransformerDecoder

class StockPredictionModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size, num_layers=6, d_model=512, dropout=0.1):
        super().__init__()
        self.decoder = TransformerDecoder(
            nn.Linear(input_size, d_model), num_layers=num_layers,
            nhead=8, dropout=dropout
        )
        self.out_layer = nn.Linear(d_model, output_size)

    def forward(self, encoded_sequence, target_sequence):
        # ... (处理编码和解码过程)
        decoded_output = self.decoder(encoded_sequence, target_sequence)
        prediction = self.out_layer(decoded_output[:, -1])
        return prediction

# 初始化模型并进行训练
model = StockPredictionModel()
optimizer = Adam(model.parameters())
for epoch in range(num_epochs):
    # 训练步骤