编写pytorch代码，time_val_set_normalized = scaler.transform(time_val_set)，将time_val_set_normalized转换为浮点数张量

可以使用以下代码将time_val_set_normalized转换为浮点数张量：

import torch

time_val_set_normalized_tensor = torch.tensor(time_val_set_normalized, dtype=torch.float32)

这将把time_val_set_normalized转换为浮点数张量并存储在time_val_set_normalized_tensor变量中。请注意，这假定您已经导入了PyTorch。

相关问题

transfomer股票价格预测代码

### 使用Transformer进行股票价格预测的Python代码实现

#### 导入库和初始化参数

为了使用Transformer模型进行股票价格预测，首先需要导入必要的库并设置一些基本参数：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd
torch.manual_seed(0)
np.random.seed(0)

input_window = 20    # 输入窗口大小
output_window = 1     # 输出窗口大小
batch_size = 64       # 批量大小
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f'Using device: {device}')

这段代码设置了输入窗口、输出窗口和其他训练参数，并选择了计算设备[^1]。

#### 数据预处理

对于时间序列数据，通常会先对其进行标准化处理。这里采用`MinMaxScaler`来缩放数据至指定范围：

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
data_normalized = scaler.fit_transform(data_frame.values.reshape(-1, 1))

def create_inout_sequences(input_data, tw):
    inout_seq = []
    L = len(input_data)
    for i in range(L-tw):
        train_seq = input_data[i:i+tw]
        train_label = input_data[i+output_window:i+tw+output_window]
        inout_seq.append((train_seq ,train_label))
    return inout_seq

train_data = data_normalized[:int(len(data_normalized)*0.8)]
val_data = data_normalized[int(len(data_normalized)*0.8):]

train_sequence = create_inout_sequences(train_data, input_window)
val_sequence = create_inout_sequences(val_data, input_window)

此部分完成了对原始股价数据的归一化操作，并创建了适合喂入网络的数据集结构。

#### 构建Transformer模型

定义一个基于PyTorch框架下的自定义Transformer类，该类继承自`nn.Module`:

class TransformerModel(nn.Module):

    def __init__(self, feature_size=1, num_layers=3, dropout=0.1):
        super().__init__()
        
        self.model_type = 'Transformer'
        self.src_mask = None
        
        self