informer代码实例
时间: 2023-10-12 10:05:30 浏览: 110
Informer代码实例可以在哔哩哔哩网站的链接中找到。根据引用中的内容,Informer的代码包括attn_layers和conv_layers。attn_layers是编码器层的列表,每个编码器层由AttentionLayer和EncoderLayer组成。而conv_layers则是卷积层的列表。通过使用torch.onnx.export接口,可以将模型转换为onnx格式进行持久化。在数据准备阶段的入口函数中,可以找到train函数位于Exp_Informer类中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
相关问题
informer股票预测代码
### 使用 Informer 模型进行股票预测的代码实现
为了利用 Informer 模型进行股票价格预测,可以基于 PyTorch 实现该模型并应用到具体的数据集上。下面是一个简化版的代码框架用于展示如何构建和训练 Informer 模型来进行股票市场趋势预测。
#### 数据预处理阶段
首先需要准备历史股价数据作为输入特征,并对其进行标准化处理以便更好地适应神经网络的学习过程[^1]。
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
def preprocess_data(df, feature_cols=None):
scaler = StandardScaler()
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)
scaled_features = scaler.fit_transform(df[feature_cols])
df_scaled = pd.DataFrame(scaled_features, index=df.index, columns=feature_cols)
return df_scaled, scaler
```
#### 构建 Informer 模型结构
接着定义 Informer 的架构,这里主要关注编码器-解码器部分及其注意力机制的设计[^2]。
```python
import torch.nn as nn
import torch
class Informer(nn.Module):
def __init__(self, enc_in, dec_in, c_out, seq_len, label_len, out_len,
factor=5, d_model=512, n_heads=8, e_layers=3, d_ff=512,
dropout=0.0, attn='prob'):
super(Informer, self).__init__()
# 定义各层组件...
pass
def forward(self, x_enc, x_mark_enc, x_dec, x_mark_dec):
# 前向传播逻辑...
pass
```
由于完整的 Informer 类较为复杂,在此仅给出大致轮廓;实际开发时应参照官方文档或源码来完善细节。
#### 训练与评估流程
最后编写一段脚本来加载数据、实例化模型对象、设定优化算法及损失函数,并执行迭代更新操作直至收敛为止。
```python
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = Informer(
enc_in=len(feature_columns),
dec_in=len(feature_columns),
c_out=1,
seq_len=input_sequence_length,
label_len=label_length,
out_len=output_prediction_horizon).to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
criterion = nn.MSELoss()
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
optimizer.zero_grad()
outputs = model(x_train_tensor, ...)
loss = criterion(outputs, y_true_tensor)
loss.backward()
optimizer.step()
print(f'Training completed.')
```
上述代码片段展示了使用 Informer 进行股票预测的基本思路和技术要点。需要注意的是这只是一个概念性的介绍,真实场景下还需要考虑更多因素如超参数调优、异常检测等。
pod Informer
### Kubernetes Pod Informer 使用指南
#### 创建 Pod Informer 实例
为了创建一个 `PodInformer`,通常会使用客户端库提供的工厂方法。这涉及到初始化一个新的共享索引通知器,并指定所需的资源类型,在这种情况下是 `v1.Pod`。
```go
import (
"k8s.io/client-go/informers"
"k8s.io/client-go/tools/cache"
)
factory := informers.NewSharedInformerFactory(clientset, time.Minute*30)
podInformer := factory.Core().V1().Pods()
```
此代码片段展示了如何设置一个针对核心 API 组下 v1 版本 Pods 资源的通知器实例[^1]。
#### 添加事件处理器
一旦有了 `PodInformer` 对象,就可以向其注册回调函数以响应不同类型的生命周期事件(新增、更新或删除)。这些处理器将在每次检测到变化时被调用:
```go
podInformer.Informer().AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{
AddFunc: func(obj interface{}) {
pod := obj.(*corev1.Pod)
fmt.Printf("Added Pod %s\n", pod.Name)
},
UpdateFunc: func(oldObj, newObj interface{}) {
oldPod := oldObj.(*corev1.Pod)
newPod := newObj.(*corev1.Pod)
if oldPod.Status.Phase != newPod.Status.Phase {
fmt.Printf("Updated Pod Phase from %s to %s\n", oldPod.Status.Phase, newPod.Status.Phase)
}
},
DeleteFunc: func(obj interface{}) {
pod := obj.(*corev1.Pod)
fmt.Printf("Deleted Pod %s\n", pod.Name)
},
})
```
这段 Go 语言代码定义了一个简单的事件处理程序集合,用于打印有关已添加、修改或移除的 Pod 的信息。
#### 启动并同步 Informer
最后一步是在应用程序启动期间开始运行所有已配置的信息收集者,并等待它们完成初始列表/监视周期的数据填充过程:
```go
stopCh := make(chan struct{})
defer close(stopCh)
// Start all registered informers.
factory.Start(stopCh)
// Wait for the initial synchronization of the local cache before proceeding with other operations.
if !cache.WaitForCacheSync(stopCh, podInformer.Informer().HasSynced) {
log.Fatal("Failed to sync caches.")
}
```
上述代码确保了在执行任何依赖于最新状态的操作之前,本地缓存已经完全加载完毕。
#### 解决常见问题
- **延迟接收变更通知**:如果遇到这种情况,请确认是否正确设置了 Resync Period 参数;过短的时间间隔可能导致频繁重试而影响性能,反之则可能造成消息滞后。
- **丢失某些特定类型的事件**:检查是否有多个组件竞争相同的资源版本号 (ResourceVersion),从而引发冲突。尝试调整 Watch 请求参数或者增加唯一标识符来区分不同的消费者群体。
- **内存泄漏风险**:长时间运行的应用可能会因为不断累积未释放的对象而导致 OOM 错误。定期清理不再使用的监听句柄以及合理控制并发数量有助于缓解此类状况的发生。
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