使用TransformerEstimator进行多变量时序预测

以下是一个使用TransformerEstimator进行多变量时序预测的示例代码：

import pandas as pd
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.contrib.timeseries.python.timeseries import NumpyReader
from tensorflow.contrib import timeseries
from tensorflow.contrib.timeseries.python.timeseries import estimators as ts_estimators

# 加载数据
data_df = pd.read_csv('data.csv', index_col='timestamp', parse_dates=['timestamp'])

# 数据预处理
time_steps = data_df.shape[0]
num_features = data_df.shape[1]
x_data = np.array(data_df.values, dtype=np.float32)
x_data = x_data.reshape((time_steps, num_features))

# 定义模型输入
reader = NumpyReader(x_data)

# 定义模型结构
estimator = ts_estimators.TimeSeriesRegressor(
    model=tf.contrib.timeseries.ARRegressor(
        periodicities=200, input_window_size=100, output_window_size=10,
        num_features=num_features, loss=tf.contrib.timeseries.ARModel.NORMAL_LIKELIHOOD_LOSS),
    optimizer=tf.train.AdamOptimizer(0.1))

# 训练模型
estimator.train(input_fn=reader.input_fn, steps=1000)

# 预测未来10个时间步长
evaluation_input_fn = ts_estimators.predict_continuation_input_fn(reader, steps=10)
evaluation = estimator.evaluate(input_fn=evaluation_input_fn, steps=10)
(predictions,) = tuple(estimator.predict(input_fn=evaluation_input_fn))

# 输出预测结果
print(predictions['mean'])

在这个例子中，我们使用了TensorFlow的时间序列库来构建模型。我们首先将原始数据处理成NumpyReader格式，然后使用TimeSeriesRegressor来定义模型结构。在训练模型时，我们使用了ARRegressor作为模型，使用AdamOptimizer作为优化器，并指定了训练步数。在预测时，我们使用predict_continuation_input_fn指定预测未来10个时间步长，并使用predict方法进行预测。最后输出预测结果。需要注意的是，这里的预测结果是多个变量的预测结果。