给我写一个适用于数据量较少时的transformer预测模型，对单列随时间变化的数据进行预测的代码

好的，以下是一个简单的 Transformer 模型，用于对时间序列数据进行预测。由于数据量较少，我们采用较小的模型和较少的训练轮数。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

接下来，我们定义一个数据集类，用于加载和处理数据：

class TimeSeriesDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, seq_len):
        self.data = data
        self.seq_len = seq_len

    def __len__(self):
        return len(self.data) - self.seq_len

    def __getitem__(self, idx):
        x = self.data[idx:idx+self.seq_len]
        y = self.data[idx+self.seq_len]
        return x, y

在这个类中，我们将数据划分为序列长度为 `seq_len` 的子序列，同时返回每个子序列的标签。

接下来，我们定义 Transformer 模型：

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, d_model, nhead, num_layers, dropout):
        super(Transformer, self).__init__()
        
        self.embedding = nn.Linear(input_size, d_model)
        self.transformer = nn.Transformer(d_model, nhead, num_layers, dropout)
        self.fc = nn.Linear(d_model, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x = x.permute(1, 0, 2)
        x = self.transformer(x)
        x = x.permute(1, 0, 2)
        x = self.fc(x[:, -1, :])
        return x

在这个模型中，我们首先将输入数据通过一个线性层进行嵌入，然后将其转换为 Transformer 模型所需的格式。最后，我们通过一个线性层输出预测结果。

接下来，我们定义训练函数：

def train(model, train_loader, optimizer, criterion, device):
    model.train()
    train_loss = 0
    for i, (x, y) in enumerate(train_loader):
        x, y = x.to(device), y.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        output = model(x)
        loss = criterion(output, y.unsqueeze(1))
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item()
    return train_loss / len(train_loader)

在这个函数中，我们首先将模型设置为训练模式，然后遍历训练数据集并计算损失。最后，我们返回训练损失的平均值。

接下来，我们定义测试函数：

def test(model, test_loader, criterion, device):
    model.eval()
    test_loss = 0
    with torch.no_grad():
        for i, (x, y) in enumerate(test_loader):
            x, y = x.to(device), y.to(device)
            output = model(x)
            loss = criterion(output, y.unsqueeze(1))
            test_loss += loss.item()
    return test_loss / len(test_loader)

在这个函数中，我们将模型设置为测试模式，然后遍历测试数据集并计算损失。最后，我们返回测试损失的平均值。

接下来，我们加载数据并进行训练：

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')['value'].values
train_data = data[:100]
test_data = data[100:]

# 定义超参数
seq_len = 10
batch_size = 8
d_model = 16
nhead = 2
num_layers = 2
dropout = 0.2
lr = 0.001
num_epochs = 50

# 创建数据集和数据加载器
train_dataset = TimeSeriesDataset(train_data, seq_len=seq_len)
test_dataset = TimeSeriesDataset(test_data, seq_len=seq_len)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# 创建模型和优化器
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = Transformer(input_size=1, d_model=d_model, nhead=nhead, num_layers=num_layers, dropout=dropout).to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
criterion = nn.MSELoss()

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    train_loss = train(model, train_loader, optimizer, criterion, device)
    test_loss = test(model, test_loader, criterion, device)
    print(f'Epoch {epoch+1}, Train Loss: {train_loss:.4f}, Test Loss: {test_loss:.4f}')

在这个代码中，我们首先加载数据并定义超参数。然后，我们创建数据集和数据加载器，以及模型和优化器。最后，我们遍历训练数据集进行训练，并在每个 epoch 结束时计算训练和测试损失。