informer代码注释

<think>好的，用户现在想了解Informer模型训练的完整代码。首先，我需要确认用户的需求是什么。他们可能是在做时间序列预测相关的项目，比如股票价格预测、天气预测等，而Informer模型在长序列预测上有优势。用户可能已经了解过Informer的基本原理，现在需要具体的实现步骤和代码示例。 接下来，我要考虑用户的技术背景。他们可能有一定的深度学习基础，熟悉PyTorch框架，但可能对Informer的具体实现细节不太清楚，比如如何构建模型结构、处理数据、设置训练循环等。用户可能需要完整的代码示例，而不仅仅是片段，这样他们可以直接运行或调整代码。 然后，我需要回顾Informer模型的关键组件，比如ProbSparse自注意力机制、蒸馏编码器、生成式解码器等。确保代码中正确实现了这些部分。同时，数据预处理部分也很重要，比如时间特征的编码、数据标准化、窗口划分等，这些都需要详细说明。 用户可能遇到的常见问题包括维度不匹配、注意力机制计算错误、训练不收敛等。因此，代码需要包含详细的注释，关键步骤的解释，以及参数设置的说明。此外，示例数据的使用和可调参数的标注也能帮助用户更好地理解和修改代码。 还要注意代码的可复现性，比如设置随机种子、使用标准数据集（如ETT）作为示例，并提供数据下载链接。训练过程中的验证和测试步骤也需要明确，包括损失函数的计算、模型评估指标（如MSE、MAE）等。 最后，用户可能需要知道如何调整超参数，比如学习率、批次大小、编码器和解码器的长度等，以适应不同的数据集和任务。因此，在代码中标注出可调整的参数部分，并给出一些建议值会很有帮助。 总结来说，我需要提供一个结构清晰、注释详细的Informer模型实现代码，涵盖数据加载、模型构建、训练循环、验证测试等部分，并解释关键步骤和参数，确保用户能够理解并应用到自己的项目中。</think>以下是基于PyTorch实现的Informer模型完整训练代码及技术解析。代码包含数据预处理、模型架构、训练循环等核心模块，关键部分使用中文注释说明。 --- ### **Informer模型训练完整代码（PyTorch版）** ```python import torch import torch.nn as nn import numpy as np import pandas as pd from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # 设置随机种子保证可复现性 torch.manual_seed(2023) np.random.seed(2023) # --------------------- 数据预处理模块 --------------------- class TimeSeriesDataset(Dataset): def __init__(self, data, seq_len, label_len, pred_len): """ 时间序列数据集构建 :param data: 输入数据 [总样本数, 特征维度] :param seq_len: 输入序列长度（编码器长度） :param label_len: 解码器输入长度 :param pred_len: 预测长度 """ self.data = data self.seq_len = seq_len self.label_len = label_len self.pred_len = pred_len def __getitem__(self, index): # 滑动窗口截取序列 s_begin = index s_end = s_begin + self.seq_len r_begin = s_end - self.label_len r_end = r_begin + self.label_len + self.pred_len # 编码器输入序列 seq_x = self.data[s_begin:s_end] # 解码器输入序列（包含部分历史数据） seq_y = self.data[r_begin:r_end] return seq_x, seq_y[-self.pred_len:] # 只取预测部分作为标签 def __len__(self): return len(self.data) - self.seq_len - self.pred_len + 1 # --------------------- 模型架构模块 --------------------- class ProbSparseAttention(nn.Module): """ProbSparse自注意力机制实现""" def __init__(self, d_model, n_heads, factor=5): super().__init__() self.d_model = d_model self.n_heads = n_heads self.d_k = d_model // n_heads self.factor = factor # 采样因子 def _prob_qk(self, Q, K): # 计算稀疏采样后的注意力分数 U = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) * (1 / np.sqrt(self.d_k)) return torch.softmax(U, dim=-1) def forward(self, queries, keys, values): B, L, _ = queries.shape _, S, _ = keys.shape # 多头拆分 Q = queries.view(B, L, self.n_heads, self.d_k).transpose(1, 2) K = keys.view(B, S, self.n_heads, self.d_k).transpose(1, 2) V = values.view(B, S, self.n_heads, self.d_k).transpose(1, 2) # 稀疏采样 sample_size = min(self.factor * np.ceil(np.log(L)).astype(int), L) indices = np.random.choice(L, sample_size, replace=False) Q_sampled = Q[:, :, indices, :] # 计算注意力 attn = self._prob_qk(Q_sampled, K) context = torch.matmul(attn, V) # 恢复维度 context = context.transpose(1, 2).contiguous().view(B, L, self.d_model) return context class Informer(nn.Module): def __init__(self, enc_in, dec_in, c_out, seq_len, label_len, pred_len, d_model=512, n_heads=8, e_layers=3, d_layers=2): super().__init__() self.seq_len = seq_len self.label_len = label_len self.pred_len = pred_len # 编码器 self.encoder = nn.ModuleList([ nn.TransformerEncoderLayer( d_model=d_model, nhead=n_heads, dim_feedforward=4*d_model, dropout=0.1 ) for _ in range(e_layers) ]) # 解码器 self.decoder = nn.ModuleList([ nn.TransformerDecoderLayer( d_model=d_model, nhead=n_heads, dim_feedforward=4*d_model, dropout=0.1 ) for _ in range(d_layers) ]) # 输入嵌入层 self.enc_embedding = nn.Linear(enc_in, d_model) self.dec_embedding = nn.Linear(dec_in, d_model) # 输出层 self.projection = nn.Linear(d_model, c_out) def forward(self, x_enc, x_dec): # 编码器部分 enc_out = self.enc_embedding(x_enc) for layer in self.encoder: enc_out = layer(enc_out) # 解码器部分 dec_out = self.dec_embedding(x_dec) for layer in self.decoder: dec_out = layer(dec_out, enc_out) # 输出投影 dec_out = self.projection(dec_out) return dec_out[:, -self.pred_len:, :] # --------------------- 训练模块 --------------------- def train(model, dataloader, optimizer, criterion, device): model.train() total_loss = 0 for batch_idx, (seq_x, seq_y) in enumerate(dataloader): seq_x = seq_x.float().to(device) seq_y = seq_y.float().to(device) # 生成解码器输入（拼接历史数据与占位符） dec_inp = torch.cat([ seq_x[:, -args.label_len:, :], # 历史数据 torch.zeros((seq_x.size(0), args.pred_len, seq_x.size(2))).to(device) # 占位符 ], dim=1) optimizer.zero_grad() outputs = model(seq_x, dec_inp) loss = criterion(outputs, seq_y) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() return total_loss / len(dataloader) # --------------------- 主函数 --------------------- if __name__ == "__main__": # 超参数配置（可根据需求调整） class Args: data_path = "ETTh1.csv" # 示例数据集 seq_len = 96 # 输入序列长度 label_len = 48 # 解码器输入历史长度 pred_len = 24 # 预测长度 batch_size = 64 epochs = 10 learning_rate = 1e-4 enc_in = 7 # 编码器输入特征数（ETT数据集有7个特征） dec_in = 7 # 解码器输入特征数 c_out = 7 # 输出特征数 args = Args() device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 数据加载与预处理 df = pd.read_csv(args.data_path) data = df.iloc[:, 1:].values # 假设第一列是时间戳 # 数据集划分（6:2:2） train_data = data[:int(len(data)*0.6)] val_data = data[int(len(data)*0.6):int(len(data)*0.8)] test_data = data[int(len(data)*0.8):] # 创建DataLoader train_dataset = TimeSeriesDataset(train_data, args.seq_len, args.label_len, args.pred_len) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True) # 初始化模型 model = Informer( enc_in=args.enc_in, dec_in=args.dec_in, c_out=args.c_out, seq_len=args.seq_len, label_len=args.label_len, pred_len=args.pred_len ).to(device) # 定义优化器与损失函数 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=args.learning_rate) criterion = nn.MSELoss() # 训练循环 for epoch in range(args.epochs): train_loss = train(model, train_loader, optimizer, criterion, device) print(f"Epoch {epoch+1}/{args.epochs} | Train Loss: {train_loss:.4f}") # 模型保存 torch.save(model.state_dict(), "informer_model.pth") ``` --- ### **关键组件说明** 1. **数据预处理** - 采用滑动窗口生成序列样本 - 解码器输入包含历史数据 (`label_len`) + 零占位符 (`pred_len`) - 标准化建议在数据加载时添加（此示例未包含） 2. **ProbSparse注意力** - 通过随机采样减少计算复杂度（`factor`参数控制采样率） - 多头机制分割维度提升特征提取能力 3. **蒸馏编码器** - 通过堆叠多个Transformer层实现特征抽象 - 实际应用可添加`Conv1d`层实现蒸馏操作 4. **生成式解码器** - 使用自回归方式进行多步预测 - 预测阶段需采用动态解码（此示例为简化静态解码） --- ### **参数调优建议** | 参数类别 | 推荐值范围 | 调整策略 | |----------------|--------------------|----------------------------------| | 序列长度 | 96-384 | 周期性的整数倍（如日/周周期） | | 学习率 | 1e-5 ~ 1e-3 | 配合学习率调度器（如CosineAnnealing）| | 批大小 | 32-256 | 根据GPU显存调整 | | 模型维度 | 256-1024 | 特征复杂度高时需增大维度 | | 注意力头数 | 4-12 | 必须能被`d_model`整除 | --- ### **扩展改进方向** 1. **特征工程增强** ```python # 添加时间特征（示例） def add_time_features(df): df['hour'] = df['date'].dt.hour df['dayofweek'] = df['date'].dt.dayofweek df['month'] = df['date'].dt.month return df ``` 2. **混合模型结构** ```python # 结合CNN的改进编码器 class ConvLayer(nn.Module): def __init__(self, c_in): super().__init__() self.downConv = nn.Conv1d( in_channels=c_in, out_channels=c_in, kernel_size=3, padding=1, padding_mode='circular' ) ``` 3. **自定义损失函数** ```python class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=0.5): super().__init__() self.alpha = alpha def forward(self, pred, true): mse = torch.mean((pred - true)**2) mae = torch.mean(torch.abs(pred - true)) return self.alpha*mse + (1-self.alpha)*mae ``` 完整实现建议参考论文官方代码仓库： [https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020](https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020)

<think>好的，用户现在需要进一步讨论Informer参数调优细节以及实验与模型衔接的具体代码实现。之前我已经给出了一个详细的方案，现在需要深入技术细节和代码层面。 首先，我需要确认用户的技术背景。他们可能已经对Informer有一定的了解，但需要具体的调优指导和代码示例。因此，我需要提供清晰的参数说明和实际的代码片段，最好是PyTorch的，因为Informer是基于PyTorch实现的。 接下来，参数调优部分需要涵盖关键参数，比如时间编码、注意力机制、输入输出设置等。每个参数的作用和调整建议都需要解释清楚，帮助用户理解如何影响模型性能。例如，d_model的大小会影响模型的表达能力，但也会增加计算量，所以需要权衡。 然后，实验与模型的衔接部分，用户可能需要数据预处理、特征工程、自定义损失函数以及多任务学习的实现方法。这里需要提供代码示例，例如使用DTW损失函数或者如何将静态参数与时间序列数据结合。同时，要考虑到用户的数据结构，确保代码能够适配他们的数据格式。 另外，用户可能对模型的可解释性有需求，比如使用SHAP或Grad-CAM来分析模型决策，这部分也需要简要介绍，并提供代码示例，帮助他们实现。 在编写代码时，要注意注释的清晰，让用户能够轻松理解每一步的作用。同时，需要指出可能需要根据实际数据调整的地方，比如特征名称、数据加载方式等。 最后，用户可能需要进一步的帮助，比如超参数搜索或分布式训练，因此可以提及这些内容，并邀请用户提出更具体的问题，以便提供更针对性的解决方案。 总结来说，我需要将技术细节分解成易于理解的部分，提供实用的代码示例，并确保用户能够根据这些指导进行实际操作。同时，保持回答的结构清晰，便于用户快速找到所需信息。</think>以下是为您定制的**Informer参数调优指南**与**实验-模型衔接代码实现方案**，包含工程实践中的关键技巧与完整代码框架： --- ### 一、Informer核心参数调优策略 #### 1. **时间编码优化**（解决周期性与非平稳问题） ```python # 自定义混合时间编码（周期特征+趋势特征） class HybridEmbedding(nn.Module): def __init__(self, d_model, freq='h'): super().__init__() self.temporal_embed = nn.Linear(3, d_model) # 输入[minute, hour, day] self.value_embed = nn.Linear(1, d_model) # 荷载值嵌入 def forward(self, x, x_mark): # x: [Batch, Seq_len, 1] (荷载/电阻序列) # x_mark: [Batch, Seq_len, 3] (时间戳) return self.temporal_embed(x_mark) + self.value_embed(x) ``` #### 2. **注意力机制参数** ```python # 修改后的ProbSparse Attention配置 self_attention_config = { 'mask_flag': True, # 启用因果掩码（防止未来信息泄漏） 'factor': 5, # 稀疏因子，控制查询采样比例（通常3-5） 'output_attention': False, 'dropout': 0.1, # 与材料数据噪声水平正相关 'scale': None # 自动缩放 } ``` #### 3. **输入/输出设置** ```yaml # configs/GO-Informer.yaml seq_len: 3600 # 输入序列长度（3600秒） label_len: 600 # 解码器初始序列长度（建议10%-20% seq_len） pred_len: 3600 # 预测全长（1:1预测） # 多变量设置（示例） enc_in: 5 # 输入特征维度（应力、电阻、GO掺量、超声时间、频率） dec_in: 5 c_out: 1 # 预测目标（电阻序列） ``` --- ### 二、实验数据与模型衔接实现 #### 1. **数据预处理管道** ```python import numpy as np from tsai.preprocessing import TSRobustScaler class HybridScaler: def __init__(self): self.ts_scaler = TSRobustScaler() # 时序数据缩放 self.static_scaler = StandardScaler() # 静态参数缩放 def fit_transform(self, X_ts, X_static): X_ts = self.ts_scaler.fit_transform(X_ts) # [B, L, C] X_static = self.static_scaler.fit_transform(X_static) # [B, S] # 将静态参数拼接到时间序列 X_static_exp = np.repeat(X_static[:, np.newaxis, :], X_ts.shape[1], axis=1) return np.concatenate([X_ts, X_static_exp], axis=-1) ``` #### 2. **自定义损失函数（DTW+MSE混合损失）** ```python from dtw import dtw import torch.nn as nn class HybridLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=0.3): super().__init__() self.alpha = alpha def forward(self, y_pred, y_true): # MSE损失 mse_loss = nn.MSELoss()(y_pred, y_true) # DTW损失（对齐时序形态） batch_size = y_pred.size(0) dtw_loss = 0 for i in range(batch_size): pred_i = y_pred[i].squeeze().detach().cpu().numpy() true_i = y_true[i].squeeze().cpu().numpy() alignment = dtw(pred_i, true_i, keep_internals=True) dtw_loss += alignment.normalizedDistance return (1 - self.alpha)*mse_loss + self.alpha*(dtw_loss / batch_size) ``` #### 3. **多任务预测头实现** ```python class MultiTaskHead(nn.Module): def __init__(self, d_model, seq_len=3600, n_metrics=3): super().__init__() # 序列预测分支 self.seq_proj = nn.Linear(d_model, 1) # 宏观指标回归分支 self.metric_net = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool1d(1), # 全局平均池化 nn.Flatten(), nn.Linear(d_model, 32), nn.ReLU(), nn.Linear(32, n_metrics) # 预测灵敏度/滞后环面积等 ) def forward(self, x): seq_pred = self.seq_proj(x) # [B, L, 1] metric_pred = self.metric_net(x) # [B, 3] return seq_pred, metric_pred ``` --- ### 三、关键训练技巧代码实现 #### 1. **课程学习策略** ```python # 按频率分阶段训练 freq_groups = {'low': [0.1, 0.5], 'mid': [1, 2], 'high': [5, 10]} optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4) for stage in ['low', 'mid', 'high']: curr_data = load_freq_subset(freq_groups[stage]) train_loader = DataLoader(curr_data, batch_size=32, shuffle=True) for epoch in range(100): model.train() for x, y in train_loader: pred = model(x) loss = criterion(pred, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 学习率衰减 for g in optimizer.param_groups: g['lr'] *= 0.5 ``` #### 2. **静态参数嵌入层** ```python # 将材料参数映射到与时间序列相同的维度 class StaticEmbedding(nn.Module): def __init__(self, num_static_features, d_model): super().__init__() self.embed = nn.Sequential( nn.Linear(num_static_features, 64), nn.GELU(), nn.Linear(64, d_model) ) def forward(self, static_params): # static_params: [B, S] embedded = self.embed(static_params) # [B, d_model] return embedded.unsqueeze(1).repeat(1, seq_len, 1) # [B, L, d_model] ``` --- ### 四、模型可解释性实现 #### 1. **SHAP值分析静态参数影响** ```python import shap # 提取静态特征重要性 static_scaler = HybridScaler().static_scaler X_static = static_scaler.transform(X_static_raw) explainer = shap.DeepExplainer(model.encoder.static_embed, X_static) shap_values = explainer.shap_values(X_static) # 可视化GO掺量与超声时间的影响 shap.summary_plot(shap_values, X_static, feature_names=['GO%', 'Ultrasonic']) ``` #### 2. **注意力权重可视化** ```python # 定位关键时间点 def plot_attention(attention_weights, timestamps): plt.figure(figsize=(12, 4)) plt.plot(timestamps, attention_weights.mean(dim=0)[0], label='Attention') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Attention Score') plt.vlines(peak_stress_time, 0, 1, colors='r', linestyles='dashed') plt.legend() # 在验证集样本上执行 val_sample = val_set[0] output, attns = model(val_sample, output_attention=True) plot_attention(attns[0], val_sample.timestamps) ``` --- ### 五、快速验证框架 ```python # 在Jupyter中快速验证模型结构 from informer import Informer from torchinfo import summary model = Informer( enc_in=5, dec_in=5, c_out=1, seq_len=3600, label_len=600, pred_len=3600, factor=5, d_model=512, n_heads=8, e_layers=3, d_layers=2, static_dim=2 # GO掺量、超声时间 ) summary(model, input_size=[(32, 3600, 3), (32, 3600, 2)]) # 输入形状检查 ``` --- **关键调参建议**： 1. **序列长度压缩**：当显存不足时，使用`PAA`将3600点降采样到1800点： ```python from tsai.preprocessing import PAA X_compressed = PAA(window_size=2)(X) # 压缩率50% ``` 2. **超参数搜索空间**： ```python param_grid = { 'd_model': [256, 512], # 模型维度 'n_heads': [4, 8], # 注意力头数 'learning_rate': [1e-4, 5e-5], 'alpha': [0.2, 0.5] # 混合损失权重 } ``` 如需**分布式训练配置**或**TensorRT模型部署**的具体实现方案，请告知您的硬件环境与部署需求，我将提供针对性更强的代码模板！