多头注意力机制的时间序列预测代码

下面是一个基于多头注意力机制的时间序列预测的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, MultiHeadAttention, Dropout, LayerNormalization
from tensorflow.keras.models import Model


def create_model(seq_len, d_model, num_heads, dropout_rate):
    inputs = Input(shape=(seq_len, 1))
    
    # 编码器
    encoder = MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=d_model)
    encoder_outputs = encoder(inputs, inputs)
    encoder_outputs = Dropout(dropout_rate)(encoder_outputs)
    encoder_outputs = LayerNormalization()(encoder_outputs)
    
    # 解码器
    decoder = MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=d_model)
    decoder_outputs = decoder(encoder_outputs, encoder_outputs)
    decoder_outputs = Dropout(dropout_rate)(decoder_outputs)
    decoder_outputs = LayerNormalization()(decoder_outputs)
    
    # 输出层
    outputs = Dense(1)(decoder_outputs)
    
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    
    return model


# 准备数据
X_train, y_train, X_test, y_test = prepare_data()

# 定义模型参数
seq_len = X_train.shape[1]
d_model = 64
num_heads = 4
dropout_rate = 0.3

# 创建模型
model = create_model(seq_len, d_model, num_heads, dropout_rate)

# 训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, validation_data=(X_test, y_test))

# 预测新数据
y_pred = model.predict(X_test)

在这个示例代码中，我们使用了 TensorFlow 2 中的 `MultiHeadAttention` 层来实现多头注意力机制。我们首先定义了一个 `create_model` 函数来创建模型，该函数接受时间序列的长度、注意力机制的维度、多头注意力的数量和 dropout 率等参数，并返回一个 Keras 模型。在模型中，我们首先使用 `MultiHeadAttention` 层来对输入进行编码，然后再使用另一个 `MultiHeadAttention` 层来对编码后的输入进行解码，最后使用一个全连接层来输出预测结果。我们使用 MSE 损失函数训练模型，最终使用训练好的模型来预测新的数据。