tramsformer时序预测的代码

当使用Transformer进行时序预测时，可以使用以下代码：

import torch
import torch.nn as nn

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size, hidden_size, num_layers, num_heads, dropout):
        super(Transformer, self).__init__()

        self.encoder = nn.TransformerEncoder(
            nn.TransformerEncoderLayer(input_size, num_heads, hidden_size, dropout),
            num_layers
        )

        self.decoder = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        encoded = self.encoder(x)
        decoded = self.decoder(encoded[-1])
        return decoded

这个代码定义了一个简单的Transformer模型，它包含一个编码器和一个线性解码器。编码器是由多个Transformer编码器层组成的堆叠，每个编码器层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。在前向传播过程中，输入序列通过编码器得到编码表示，然后通过线性解码器将最后一个编码表示映射到输出序列的预测结果。

你可以根据具体的时序预测任务调整模型的输入大小、输出大小、隐藏大小、层数、头数和dropout率等超参数。同时，你还需要根据具体的数据集和预处理步骤来定义数据加载和处理的代码。以上只是一个简单的示例，供参考。