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时间序列预测 | Pytorch实现Transformer模型时间序列预测_调用pytorch实现transformer时间序列预测
作者：寸_铁 | 2024-07-22 04:12:48
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调用pytorch实现transformer时间序列预测
时间序列预测 | Pytorch实现Transformer模型时间序列预测
基本介绍
Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制，不采用 RNN 的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。这篇文章的主要是通过Pytorch框架搭建一个基于Transformer的预测模型。
- 具体地，我们用到了上证指数的收盘价数据为例，进行预测t+1时刻的收盘价。需要注意的是，本文只是通过这样一个简单的基本模型，带大家梳理一下数据预处理，模型构建以及模型评估的流程。
- 模型还有很多可以改进的地方，例如选择更有意义的特征，如何进行有效的多步预测等。
环境配置
- 本地环境：
Python 3.7
IDE<- 1
- 2
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