怎么写pytorch-forecasting代码

写 PyTorch-Forecasting 的代码需要遵循以下步骤：

1. 准备数据：将时间序列数据划分为训练集和测试集，并使用 PyTorch 的 Dataset 和 DataLoader 将其转换为 PyTorch 张量。

2. 定义模型：使用 PyTorch-Forecasting 中提供的模型类（例如 TemporalFusionTransformer）或自定义模型，以及定义损失函数和优化器。

3. 训练模型：在训练循环中，使用 DataLoader 加载批次的数据，将数据传递给模型进行前向传递和反向传递，并更新模型参数以最小化损失函数。

4. 评估模型：使用测试集对模型进行评估，并计算指标，例如均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。

5. 预测结果：使用训练好的模型对未来的时间序列数据进行预测。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from pytorch_forecasting import TimeSeriesDataSet, TemporalFusionTransformer

# 准备数据
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['timestamp'])
max_prediction_length = 24
max_encoder_length = 72
training_cutoff = df['timestamp'].max() - pd.Timedelta(days=7)
training = TimeSeriesDataSet(
    df[lambda x: x.timestamp <= training_cutoff],
    time_idx='timestamp',
    target='value',
    group_ids=['group'],
    max_encoder_length=max_encoder_length,
    max_prediction_length=max_prediction_length
)
testing = TimeSeriesDataSet.from_dataset(training, df, min_prediction_idx=training_cutoff + pd.Timedelta(hours=1))

# 定义模型
model = TemporalFusionTransformer(
    input_size=len(training),
    output_size=len(testing),
    hidden_size=32,
    dropout=0.1,
    output_size_distr='normal'
)
loss = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)

# 训练模型
train_dataloader = training.to_dataloader(batch_size=32, num_workers=0)
for epoch in range(10):
    for batch in train_dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        x, y = batch
        y_pred = model(x)
        l = loss(y_pred, y)
        l.backward()
        optimizer.step()

# 评估模型
test_dataloader = testing.to_dataloader(batch_size=32, num_workers=0)
for batch in test_dataloader:
    x, y = batch
    y_pred = model(x)
    rmse = torch.sqrt(loss(y_pred, y))
    mae = torch.abs(y_pred - y).mean()

# 预测结果
future = model.predict(testing, n=24)