cnn-transformer 时间序列 pytorch

可以使用CNN和Transformer结合的方法来处理时间序列数据。具体来说，可以使用CNN提取时间序列中的局部特征，然后使用Transformer进行全局建模和预测。

在PyTorch中，可以使用nn.Conv1d来定义一个1D卷积层，用于处理时间序列数据。同时，可以使用nn.Transformer来定义一个Transformer模型。需要注意的是，Transformer模型需要输入一个包含位置编码的张量，以便模型能够理解时间序列数据中的顺序。

下面是一个使用CNN和Transformer结合的时间序列处理示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个包含1D卷积层和Transformer的模型
class CNNTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_heads):
        super(CNNTransformer, self).__init__()
        
        # 定义1D卷积层
        self.conv = nn.Conv1d(input_size, hidden_size, kernel_size=3, padding=1)
        
        # 定义Transformer模型
        self.transformer = nn.Transformer(d_model=hidden_size, nhead=num_heads, num_encoder_layers=num_layers)
        
    def forward(self, x):
        # 使用1D卷积层提取局部特征
        x = self.conv(x)
        
        # 将卷积层输出的张量转换为Transformer模型需要的格式
        x = x.transpose(1, 2)
        
        # 在第一个维度添加位置编码
        pe = torch.zeros(x.shape[0], x.shape[1], x.shape[2])
        for pos in range(x.shape[1]):
            for i in range(x.shape[2]):
                if i % 2 == 0:
                    pe[:, pos, i] = torch.sin(pos / (10000 ** (2 * i / x.shape[2])))
                else:
                    pe[:, pos, i] = torch.cos(pos / (10000 ** (2 * i / x.shape[2])))
        x += pe
        
        # 使用Transformer模型进行全局建模和预测
        x = self.transformer(x, x)
        
        return x

在这个示例中，CNNTransformer模型包含了一个1D卷积层和一个Transformer模型。1D卷积层用于提取局部特征，而Transformer模型用于进行全局建模和预测。在模型的forward方法中，首先使用1D卷积层提取局部特征，然后将卷积层输出的张量转换为Transformer模型需要的格式，并在第一个维度添加位置编码。最后，使用Transformer模型进行全局建模和预测，并返回预测结果。