怎么让informer模型在之前的权重上进行继续训练

在Informer模型上进行继续训练通常涉及几个步骤：

1. **加载预训练权重**：首先，你需要从之前保存的模型文件（如`.pt`或`.h5`）中加载模型的权重。这可以使用PyTorch的`torch.load()`函数（对于PyTorch模型）或者Keras的`load_model()`（对于Keras模型），确保文件路径正确。

# PyTorch示例
model = InformerModel()  # 假设InformerModel是你自定义的类
model.load_state_dict(torch.load('pretrained_informer.pth'))

# Keras示例
model = load_model('pretrained_informer.h5')

2. **调整数据处理**：如果新的训练数据与预训练数据格式不一致，你可能需要调整数据预处理部分，比如序列长度、特征编码等。

3. **设置新任务的学习率和优化器**：由于继续训练可能需要不同的学习策略，你可能需要改变初始的学习率，并选择适合的优化器（如Adam、SGD等）。

4. **开始训练**：将模型置于训练模式（`model.train()`），然后通过传入新的训练数据，调用`model.fit()`或者其他适当的训练函数进行训练。

# PyTorch示例
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001)  # 新的学习率
model.train()
...  # 使用新的训练数据进行训练
for epoch in range(num_epochs):
    for data in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(data)
        loss = ...  # 计算损失
        loss.backward()
        optimizer.step()

# Keras示例
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001))
model.fit(train_data, epochs=num_epochs, validation_data=val_data)