tensorflow时间预测transformer模型

在时间序列预测任务中，Transformer 模型可以用于建模序列之间的复杂关系，它是一个强大的序列到序列模型。

下面是一个简单的 TensorFlow Transformer 时间预测模型的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.losses import MeanSquaredError
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 准备数据
data = [...] # 时间序列数据
train_size = int(len(data) * 0.7) # 划分训练集和测试集
train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler()
train_data = scaler.fit_transform(train_data)
test_data = scaler.transform(test_data)

# 创建时间序列生成器
batch_size = 32
generator = TimeseriesGenerator(train_data, train_data, length=24, batch_size=batch_size)

# 定义模型
input_layer = Input(shape=(24, 1))
encoder_layer = tf.keras.layers.Transformer(num_heads=2, d_model=32, dropout=0.1, activation='relu')(input_layer)
encoder_layer = Dense(16, activation='relu')(encoder_layer)
output_layer = Dense(1)(encoder_layer)
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(), loss=MeanSquaredError())

# 训练模型
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, mode='min')
model.fit(generator, epochs=50, validation_data=(test_generator), callbacks=[early_stopping])

# 预测未来值
future_values = model.predict(...)

在上面的代码中，我们首先准备数据并使用 `MinMaxScaler` 进行数据归一化。然后使用 `TimeseriesGenerator` 创建时间序列生成器，用于将序列转换为可供模型训练的批次。接下来，我们定义了一个简单的 Transformer 模型，并使用 `MeanSquaredError` 作为损失函数进行编译。最后，我们使用 `fit` 方法训练模型，并使用 `predict` 方法进行未来值的预测。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中，您可能需要更改模型结构、超参数、损失函数等，以获得更好的性能。