Transformer处理时间序列回归问题代码示例

Transformer模型通常用于自然语言处理任务，如机器翻译或文本分类，而不是直接处理时间序列数据。然而，我们可以将它应用于序列预测，比如通过自回归的方式将其应用到时间序列回归。以下是一个简化的PyTorch中Transformer处理时间序列回归的伪代码示例：

import torch.nn as nn
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer

class TimeSeriesTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, num_layers, d_model, heads, dropout=0.1):
        super(TimeSeriesTransformer, self).__init__()
        self.encoder = TransformerEncoder(TransformerEncoderLayer(d_model, heads, dropout), num_layers)
        self.linear = nn.Linear(d_model, output_dim)  # 输出层

    def forward(self, x):
        # x: [batch_size, sequence_length, input_dim]
        x = x.permute(1, 0, 2)  # 将时间维度放在最前面
        x = self.encoder(x)
        x = x.mean(dim=0)  # 对每个位置取平均，得到整个序列的表示
        x = self.linear(x)
        return x

# 使用示例
model = TimeSeriesTransformer(input_dim=1, output_dim=1, num_layers=2, d_model=64, heads=8)
input_seq = torch.randn(32, 50, 1)  # 假设输入是一个32批次、长度为50的时间序列，每步只有一个特征
output = model(input_seq)

在这个例子中，我们首先调整了输入的顺序以便于Transformer处理，然后通过Transformer编码器生成对整个序列的表示，最后通过线性层转换为输出值。注意这只是一个简化版本，实际应用可能需要更复杂的结构，如添加位置编码等。