tensorflow 基于Transformer的多变量预测

TensorFlow提供了一个Transformer模型的实现——TransformerEstimator，可以用于多变量预测任务。在使用TransformerEstimator时，需要先定义模型的超参数，例如模型的层数、每层的神经元数量、dropout率等。然后，需要将训练数据转换为TensorFlow的输入格式，并使用TransformerEstimator进行训练和评估。在预测时，可以使用训练好的模型对新数据进行预测。

需要注意的是，Transformer模型的输入需要进行嵌入处理，将输入的离散值映射为连续空间中的向量表示。此外，对于多变量预测任务，需要将多个变量的输入进行拼接，作为Transformer模型的输入。在模型输出时，需要将多个变量的预测结果分别输出。

总的来说，TensorFlow提供了一个方便的Transformer模型实现，可以用于多变量预测任务。但是，在使用时需要注意数据格式的转换和多变量输入输出的处理。