Transformers python时间序列代码

以下是一个简单的 Transformers 模型的时间序列代码示例：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, AdamW

class TimeSeriesDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, tokenizer):
        self.data = data
        self.tokenizer = tokenizer

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        item = self.data[idx]
        inputs = self.tokenizer.encode_plus(
            item['text'],
            add_special_tokens=True,
            max_length=512,
            padding='max_length',
            return_attention_mask=True,
            return_tensors='pt'
        )
        target = torch.tensor(item['target'])
        return inputs, target

data = [
    {'text': 'This is the first time point.', 'target': 0},
    {'text': 'This is the second time point.', 'target': 1},
    {'text': 'This is the third time point.', 'target': 0},
    {'text': 'This is the fourth time point.', 'target': 1},
    {'text': 'This is the fifth time point.', 'target': 0},
    {'text': 'This is the sixth time point.', 'target': 1}
]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
dataset = TimeSeriesDataset(data, tokenizer)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2)

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)

for epoch in range(10):
    for batch in dataloader:
        inputs, targets = batch
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(**inputs, labels=targets)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')

此代码演示了如何使用 Transformers 的 tokenizer 和模型处理时间序列数据，并在其上训练一个简单的分类器。在这个示例中，我们定义了一个 TimeSeriesDataset 类来加载数据，并使用 DataLoader 将数据加载到模型中进行训练。我们使用的模型是 BERT，但您可以使用其他 Transformers 模型。