可以使用Transformers库，写一个 Informer训练模型吗，数据用随机生成的时序数据，每个样本长度200，特征100，目标预测长度50。

可以使用PyTorch的Transformers库来构建基于Informer的时间序列预测模型。Informer是自注意力机制在时间序列预测任务中的一个应用，它特别适用于长序列数据。以下是基本步骤：

1. **安装依赖**：
首先需要安装`transformers`库以及相关的深度学习框架如`torch`。如果还没有安装，可以使用以下命令：

   pip install torch torchvision transformers

2. **数据准备**：
创建一个函数来生成随机时序数据，每条样本包含200个特征和50个目标值，例如使用NumPy：

   import numpy as np

   def generate_random_data(num_samples):
       features = np.random.rand(num_samples, 200, 100)
       targets = np.random.rand(num_samples, 50)
       return {'features': features, 'targets': targets}

3. **模型初始化**：
使用`transformers`库中的`InformerModel`作为基础模型，并配置适当的超参数：

   from transformers import InformerModel, InformerTokenizerFast

   model_name = "your_informer_model"  # 指定预训练的Informer模型
   tokenizer = InformerTokenizerFast.from_pretrained(model_name)
   model = InformerModel.from_pretrained(model_name)

4. **数据处理**：
将原始数据转换成Transformer模型所需的格式：

   def encode_data(data, tokenizer, max_seq_length):
       inputs = tokenizer(features=data['features'], 
                          padding='max_length', truncation=True, max_length=max_seq_length)
       return {key: torch.tensor(val) for key, val in inputs.items()}

5. **训练循环**：
使用`nn.Module`的训练方法，定义损失函数和优化器，然后进行训练：

   device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
   model.to(device)

   criterion = nn.MSELoss()
   optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)

   for epoch in range(num_epochs):
       for data in generate_random_data(batch_size):
           data = encode_data(data, tokenizer, max_seq_length)
           output = model(**data).logits
           loss = criterion(output[:, -50:, :], data['targets'])
           optimizer.zero_grad()
           loss.backward()
           optimizer.step()