🤖 专栏《人工智能》

📖 博客说明： 本专栏记录我个人学习和实践人工智能相关算法的心得与内容，一同探索人工智能的奇妙世界吧！ 🚀

零、说明

心血来潮，想利用Transformer做一个销售量预测的内容，特此记录。

一、代码框架

transformers_sales_predict_project/
│
├── data/
│   └── data.csv
│
├── models/
│   └── transformer_model.py
│
├── utils/
│   ├── data_processing.py
│   ├── visualization.py
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
│
├── graphs/
│   ├── graph_one_step/
│   └── graph_multi_step/
│
├── .env
├── main.py

各个文件内容如下：

data/: 包含项目数据的文件夹，其中data.csv是用于训练和测试的原始数据文件。

models/: 存放模型的文件夹，其中transformer_model.py包含了用于时间序列预测的Transformer模型。

utils/: 包含各种工具和功能的文件夹，包括：

data_processing.py: 数据预处理的工具函数。
visualization.py: 绘制图表和可视化结果的工具函数。
train.py: 训练模型的工具函数。
evaluate.py: 评估模型性能的工具函数。
graphs/: 包含绘制图表的子文件夹，其中graph_one_step/和graph_multi_step/可能是存放训练过程中生成的图表的地方。

.env: 包含项目的环境变量配置文件，其中定义了一些超参数和路径等项目配置。

main.py: 包含主要的执行脚本，负责加载数据、训练模型、绘制图表等任务。

二、数据

自己捏造了一些销售量数据，看Transformer能不能成功预测，数据长这样：

从2020-11-15到2023-12-12，一共1094条数据，第一列为日期，第二列为销售量。

三、Transformer模型代码

完整代码如下：

# models/transformer_model.py

import torch
import torch.nn as nn
import math

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, max_len=5000):
        """
        Transformer模型的位置编码模块。

        参数:
        - hidden_size (int): 隐藏状态的维度。
        - max_len (int): 输入序列的最大长度。
        """
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        pe = torch.zeros(max_len, hidden_size)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, hidden_size, 2).float() * (-math.log(10000.0) / hidden_size))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
        self.register_buffer('pe', pe)

    def forward(self, x):
        """
        位置编码模块的前向传播。

        参数:
        - x (torch.Tensor): 输入张量。

        返回:
        - torch.Tensor: 添加位置编码后的输出张量。
        """
        return x + self.pe[:x.size(0), :]

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, feature_size=250, num_layers=1, dropout=0.1):
        """
        带有位置编码的Transformer模型。

        参数:
        - feature_size (int): 特征空间的维度。
        - num_layers (int): Transformer层的数量。
        - dropout (float): Dropout概率。
        """
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.model_type = 'Transformer'
        self.src_mask = None
        self.pos_encoding = PositionalEncoding(feature_size)
        self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=10, dropout=dropout)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers)
        self.decoder = nn.Linear(feature_size, 1)
        self.initialize_weights()

    def initialize_weights(self):
        """
        初始化线性解码层的权重。
        """
        init_range = 0.1
        self.decoder.bias.data.zero_()
        self.decoder.weight.data.uniform_(-init_range, init_range)

    def forward(self, src):
        """
        Transformer模型的前向传播。

        参数:
        - src (torch.Tensor): 输入序列张量。

        返回:
        - torch.Tensor: 通过Transformer后的输出张量。
        """
        if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src):
            device = src.device
            mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(device)
            self.src_mask = mask

        src = self.pos_encoding(src)
        output = self.transformer_encoder(src, self.src_mask)
        output = self.decoder(output)
        return output

    def _generate_square_subsequent_mask(self, seq_len):
        """
        生成Transformer自注意力机制的掩码。

        参数:
        - seq_len (int): 输入序列的长度。

        返回:
        - torch.Tensor: 掩码张量。
        """
        mask = (torch.triu(torch.ones(seq_len, seq_len)) == 1).transpose(0, 1)
        mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
        return mask

详细解析下这个代码：

3.1 PositionalEncoding 类

__init__(self, hidden_size, max_len=5000)
hidden_size: 隐藏状态的维度。
max_len: 输入序列的最大长度，默认为5000。

该类用于定义 Transformer 模型的位置编码模块。在 Transformer 中，由于不使用循环结构，需要一种方式来表示输入序列中不同位置的信息。这里使用了位置编码，通过在输入中添加不同位置的特定编码来表示位置信息。

pe: 位置编码矩阵，维度为 (max_len, hidden_size)，表示位置信息。
forward(self, x): 前向传播函数，将位置编码添加到输入张量 x 中，返回添加位置编码后的输出张量。

3.2 TransformerModel 类

__init__(self, feature_size=250, num_layers=1, dropout=0.1)
feature_size: 特征空间的维度，默认为250。
num_layers: Transformer 模型的层数，默认为1。
dropout: Dropout 概率，默认为0.1。

该类定义了一个带有位置编码的 Transformer 模型。

model_type: 模型类型，设置为 'Transformer'。
src_mask: 输入序列的掩码，用于屏蔽未来信息。
pos_encoding: 位置编码模块的实例。
encoder_layer: Transformer 编码器层的实例。
transformer_encoder: Transformer 编码器的实例。
decoder: 线性解码层，将 Transformer 输出映射到最终输出。
initialize_weights(self): 初始化线性解码层的权重。
forward(self, src): Transformer 模型的前向传播函数，接收输入序列 src，返回通过 Transformer 后的输出张量。
_generate_square_subsequent_mask(self, seq_len): 生成 Transformer 自注意力机制的掩码，用于屏蔽未来信息。返回掩码张量。

initialize_weights(self)
该函数用于初始化线性解码层的权重，将偏置初始化为零，权重采用均匀分布在一个小范围内。

forward(self, src)
该函数是 Transformer 模型的前向传播。首先对输入序列进行位置编码，然后通过 Transformer 编码器，最后通过线性解码层映射到最终输出。

_generate_square_subsequent_mask(self, seq_len)
生成一个方形的 Transformer 自注意力机制的掩码。通过将上三角矩阵设为 1，下三角矩阵设为负无穷，从而实现掩盖未来信息的效果。返回的掩码张量被用于 Transformer 的自注意力机制中。

四、Utils文件夹

4.1 data_processing.py

data_processing.py完整代码如下：

# utils/data_processing.py

import torch
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd
import numpy as np

def preprocess_data(data_path, input_window, output_window, predict_day, train_data_ratio=1, test_data_num=80, device='cpu'):
    """
    数据预处理函数

    参数:
    - data_path (str): 数据文件路径
    - input_window (int): 输入窗口大小
    - output_window (int): 输出窗口大小
    - predict_day (int): 预测天数
    - train_data_ratio (float): 训练数据比例，默认为1
    - test_data_num (int): 测试数据数量，默认为80

    返回:
    - torch.Tensor: 训练数据
    - torch.Tensor: 测试数据
    - MinMaxScaler: 数据标准化器
    - pd.Series: 数据序列
    """
    torch.manual_seed(0)
    np.random.seed(0)

    # 从CSV文件中读取数据
    series = pd.read_csv(data_path, usecols=['sales_cnt'])
    # 使用MinMaxScaler对数据进行标准化
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
    series_normalized = scaler.fit_transform(series.values.reshape(-1, 1)).reshape(-1)

    # 训练数据包括所有数据，除去预测天数
    train_data = series_normalized[:-predict_day]
    # 测试数据包括最后的测试数据数量个数据
    test_data = series_normalized[-test_data_num:]

    # 创建训练数据的输入输出序列
    train_sequence = create_input_output_sequences(train_data, input_window, output_window)
    train_sequence = train_sequence[:-output_window]

    # 创建测试数据的输入输出序列
    test_sequence = create_input_output_sequences(test_data, input_window, output_window)
    test_sequence = test_sequence[:-output_window]

    return train_sequence.to(device), test_sequence.to(device), scaler, series

def create_input_output_sequences(input_data, input_window, output_window):
    """
    创建输入输出序列

    参数:
    - input_data (torch.Tensor): 输入数据
    - input_window (int): 输入窗口大小
    - output_window (int): 输出窗口大小

    返回:
    - torch.Tensor: 输入输出序列
    """
    sequences = []
    L = len(input_data)
    for i in range(L - input_window - output_window):
        input_seq = input_data[i:i + input_window]
        target_seq = input_data[i + output_window:i + input_window + output_window]
        sequences.append((input_seq, target_seq))
    return torch.FloatTensor(sequences)

def reverse_normalize_data(data, data_max, data_min):
    """
    反标准化数据

    参数:
    - data (torch.Tensor): 标准化后的数据
    - data_max (float): 数据最大值
    - data_min (float): 数据最小值

    返回:
    - torch.Tensor: 反标准化后的数据
    """
    return data * (data_max - data_min) + data_min

def get_batch(source, i, batch_size, input_window):
    """
    获取批次数据

    参数:
    - source (torch.Tensor): 输入输出序列
    - i (int): 批次索引
    - batch_size (int): 批次大小

    返回:
    - torch.Tensor: 输入数据
    - torch.Tensor: 目标数据
    """
    seq_len = min(batch_size, len(source) - 1 - i)
    data = source[i:i + seq_len]
    input_data = torch.stack(torch.stack([item[0] for item in data]).chunk(input_window, 1))  
    target_data = torch.stack(torch.stack([item[1] for item in data]).chunk(input_window, 1))
    return input_data, target_data

详细解释如下：

4.1.1 preprocess_data 函数

数据预处理函数，从指定的 CSV 文件中读取销售数据，并进行标准化和序列化处理。

参数:

• data_path（str）：数据文件路径。
• input_window（int）：输入窗口大小。
• output_window（int）：输出窗口大小。
• predict_day（int）：预测天数。
• train_data_ratio（float）：训练数据比例，默认为1。
• test_data_num（int）：测试数据数量，默认为80。
• device（str）：设备类型，默认为’cpu’。

返回:

• torch.Tensor：训练数据。
• torch.Tensor：测试数据。
• MinMaxScaler：数据标准化器。
• pd.Series：原始数据序列。

4.1.2 create_input_output_sequences 函数

创建输入输出序列的函数。

参数:

• input_data（torch.Tensor）：输入数据。
• input_window（int）：输入窗口大小。
• output_window（int）：输出窗口大小。

返回:

• torch.Tensor：输入输出序列。

4.1.3 reverse_normalize_data 函数

反标准化数据的函数。

参数:

• data（torch.Tensor）：标准化后的数据。
• data_max（float）：数据最大值。
• data_min（float）：数据最小值。

返回:

• torch.Tensor：反标准化后的数据。

4.1.4 get_batch 函数

获取批次数据的函数。

参数:

• source（torch.Tensor）：输入输出序列。
• i（int）：批次索引。
• batch_size（int）：批次大小。
• input_window（int）：输入窗口大小。

返回:

• torch.Tensor：输入数据。
• torch.Tensor：目标数据。

4.2 train.py

完整代码:

# train.py

import time
import torch
from torch.nn.utils import clip_grad_norm_
from .data_processing import get_batch

def train_model(model, train_data, criterion, optimizer, scheduler, batch_size, epochs, input_window, logger, device=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")):
    """
    训练模型

    Parameters:
        model (nn.Module): 待训练的模型
        train_data (Tensor): 训练数据
        criterion (nn.Module): 损失函数
        optimizer (torch.optim.Optimizer): 优化器
        scheduler (torch.optim.lr_scheduler._LRScheduler): 学习率调度器
        batch_size (int): 批处理大小
        epochs (int): 训练轮数

    Returns:
        None
    """
    for epoch in range(1, epochs + 1):
        epoch_start_time = time.time()
        model.train()

        for batch_index, i in enumerate(range(0, len(train_data) - 1, batch_size)):
            start_time = time.time()
            total_loss = 0
            data, targets = get_batch(train_data, i, batch_size, input_window)
            
            data = data.to(device)
            targets = targets.to(device)
            
            optimizer.zero_grad()
            output = model(data)
            loss = torch.sqrt(criterion(output, targets))
            loss.backward()
            clip_grad_norm_(model.parameters(), 0.7)
            optimizer.step()

            total_loss += loss.item()
            log_interval = int(len(train_data) / batch_size / 5)
            if batch_index % log_interval == 0 and batch_index > 0:
                cur_loss = total_loss / log_interval
                elapsed = time.time() - start_time
                logger.info('| epoch {:3d} | {:5d}/{:5d} batches | lr {:02.6f} | {:5.2f} ms | loss {:5.5f} | ppl {:8.2f}'
                      .format(epoch, batch_index, len(train_data) // batch_size, scheduler.get_lr()[0], elapsed * 1000 / log_interval, cur_loss, cur_loss))

4.2.1 train_model 函数

训练模型的函数，使用给定的模型、训练数据、损失函数、优化器、学习率调度器等参数进行训练。

参数:

• model（nn.Module）：待训练的模型。
• train_data（Tensor）：训练数据。
• criterion（nn.Module）：损失函数。
• optimizer（torch.optim.Optimizer）：优化器。
• scheduler（torch.optim.lr_scheduler._LRScheduler）：学习率调度器。
• batch_size（int）：批处理大小。
• epochs（int）：训练轮数。
• input_window（int）：输入窗口大小。
• logger（Logger）：日志记录器。
• device（torch.device）：设备类型，默认为cuda（如果可用），否则为cpu。

返回:

• 无

4.2.2 训练过程解析

• 遍历每个 epoch：
  • 设置模型为训练模式。
  • 遍历训练数据的每个 batch：
    • 获取当前批次的输入数据和目标数据。
    • 将数据移动到指定的设备。
    • 清空梯度，进行前向传播，计算损失，反向传播，梯度裁剪，更新参数。
    • 记录损失并定期输出日志。

4.3 evaluate.py

完整代码：

# evaluate.py

import torch
from .data_processing import get_batch

def evaluate_model(model, eval_data, criterion, eval_batch_size):
    """
    评估模型

    Parameters:
        model (nn.Module): 待评估的模型
        eval_data (Tensor): 评估数据
        criterion (nn.Module): 损失函数
        eval_batch_size (int): 评估时的批处理大小

    Returns:
        float: 评估损失
    """
    model.eval()
    total_loss = 0
    with torch.no_grad():
        for i in range(0, len(eval_data) - 1, eval_batch_size):
            data, targets = get_batch(eval_data, i, eval_batch_size)
            output = model(data)
            total_loss += len(data[0]) * criterion(output, targets).cpu().item()
    return total_loss / len(eval_data)

4.3.1 evaluate_model 函数

评估模型的函数，使用给定的模型、评估数据、损失函数等参数进行评估。

参数:

• model（nn.Module）：待评估的模型。
• eval_data（Tensor）：评估数据。
• criterion（nn.Module）：损失函数。
• eval_batch_size（int）：评估时的批处理大小。

返回:

• float: 评估损失

4.3.2 评估过程解析

• 将模型设置为评估模式。
• 遍历评估数据的每个 batch：
  • 获取当前批次的输入数据和目标数据。
  • 进行前向传播，计算损失。
  • 累加损失。

4.3.3 注意

• 梯度计算被禁用，因为在评估阶段不需要进行参数更新。
• 返回的评估损失为总损失除以评估数据总长度的平均值。

4.4 visualization.py

完整代码:

# utils/visualization.py

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import os
from .data_processing import get_batch, reverse_normalize_data

def plot_and_loss_origin_data(eval_model, origin_data_time, epoch, scaler, series, input_window, predict_day, origin_draw_start=0, origin_draw_end=40, predict_draw_start=None, predict_draw_end=None, weather_origin_draw_standard=False, weather_predict_draw_standard=False, weather_mark_origin_point=True, weather_mark_predict_point=True, mark_origin_or_standard='origin',
device=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")):
    """
    绘制原始数据与预测数据的图表，并保存为图片

    参数:
    - eval_model (nn.Module): 训练好的模型
    - origin_data_time (torch.Tensor): 原始数据的对应的时间数据
    - epoch (int): 当前轮次
    - scaler (MinMaxScaler): 数据标准化器
    - series (pd.Series): 数据序列
    - input_window (int): 输入窗口大小
    - predict_day (int): 预测天数
    - origin_draw_start (int): 原始数据画图起始位置，默认为0
    - origin_draw_end (int): 原始数据画图结束位置，默认为40
    - predict_draw_start (int): 预测数据画图起始位置，默认为origin_draw_end - predict_day
    - predict_draw_end (int): 预测数据画图结束位置，默认为origin_draw_end
    - weather_origin_draw_standard (bool): 是否使用标准化数据画图，默认为False
    - weather_predict_draw_standard (bool): 是否使用标准化数据画图，默认为False
    - weather_mark_origin_point (bool): 是否标注原始数据点，默认为True
    - weather_mark_predict_point (bool): 是否标注预测数据点，默认为True
    - mark_origin_or_standard (str): 标注点使用原始数据还是标准化数据，默认为'origin'

    返回:
    - None
    """
    plt.figure(figsize=(12, 8))
    DATA_MAX = scaler.fit(series.values.reshape(-1, 1)).data_max_
    DATA_MIN = scaler.fit(series.values.reshape(-1, 1)).data_min_
    os.makedirs('./graphs/graph_multi_step', exist_ok=True)
    
    eval_model.eval()
    test_result = torch.Tensor(0)
    
    series_normalized = scaler.fit_transform(series.values.reshape(-1, 1)).reshape(-1)

    with torch.no_grad():
        last_20_days_data = torch.FloatTensor(series_normalized[-input_window-predict_day:-predict_day]).view(-1, 1, 1).to(device)
        for i in range(predict_day):
            output = eval_model(last_20_days_data)
            test_result = torch.cat((test_result, output[-1].view(-1).cpu()), 0)
            last_20_days_data = torch.cat((last_20_days_data[:, -(input_window-1):], output[-1].view(1, -1, 1)))

        predicted_days_range = range(predict_draw_start or origin_draw_end - predict_day, predict_draw_end or origin_draw_end)

        if weather_origin_draw_standard:
            plt.plot(range(origin_draw_start, origin_draw_end), series_normalized[-origin_draw_end:].reshape(-1, 1)[origin_draw_start:origin_draw_end], color='green', label='True Date', marker='o')
        else:
            plt.plot(range(origin_draw_start, origin_draw_end), series[-origin_draw_end:].values.reshape(-1, 1), color='green', label='True Date', marker='o')

        if weather_predict_draw_standard:
            last_7_days = test_result.view(-1, 1).numpy()
        else:
            last_7_days = reverse_normalize_data(test_result.view(-1, 1).numpy(), DATA_MAX, DATA_MIN)

        plt.plot(predicted_days_range, last_7_days, color='orange', label='Predict Data', marker='o')

        plt.legend()

        if weather_mark_origin_point:
            if weather_origin_draw_standard:
                draw_value = series_normalized[-origin_draw_end:].reshape(-1, 1)[origin_draw_start:origin_draw_end]
            else:
                draw_value = series[-origin_draw_end:].values.reshape(-1, 1)[origin_draw_start:origin_draw_end]

            if mark_origin_or_standard == 'origin':
                for x in range(origin_draw_start, origin_draw_end):
                    y = draw_value[x - origin_draw_start]
                    value = series['sales_cnt'].values[-origin_draw_end + x]
                    plt.text(x, y, f'{value.item():.0f}', color='black', fontsize=6, ha='center', va='bottom', rotation=50)
            elif mark_origin_or_standard == 'standard':
                for x in range(origin_draw_start, origin_draw_end):
                    y = draw_value[x - origin_draw_start]
                    value = series_normalized[-origin_draw_end + x]
                    plt.text(x, y, f'{value.item():.2f}', color='black', fontsize=6, ha='center', va='bottom', rotation=50)

        if weather_mark_predict_point:
            for x in range(predicted_days_range.start, predicted_days_range.stop):
                if mark_origin_or_standard == 'origin':
                    y = last_7_days[x - predicted_days_range.start]
                    draw_value = reverse_normalize_data(test_result.view(-1, 1).numpy(), DATA_MAX, DATA_MIN)
                    value = draw_value[x - predicted_days_range.start].item()
                    plt.text(x, y, f'{value:.0f}', color='r', fontsize=6, ha='center', va='bottom', rotation=50)
                else:
                    y = last_7_days[x - predicted_days_range.start]
                    draw_value = test_result.view(-1, 1).numpy()
                    value = draw_value[x - predicted_days_range.start].item()
                    plt.text(x, y, f'{value:.2f}', color='r', fontsize=6, ha='center', va='bottom', rotation=50)

        ticks = origin_data_time['time'].values[-origin_draw_end:].reshape(-1, 1)[origin_draw_start:origin_draw_end].flatten()
        plt.xticks(range(origin_draw_start, origin_draw_end), ticks, rotation=30)

        plt.savefig('./graphs/graph_multi_step/transformer-epoch%d.png' % epoch)
        plt.close()

def plot_and_loss(eval_model, data_source, epoch, input_window, criterion, device):
    """
    绘制损失图表并保存为图片

    参数:
    - eval_model (nn.Module): 训练好的模型
    - data_source (torch.Tensor): 数据源
    - epoch (int): 当前轮次

    返回:
    - float: 损失值
    """
    eval_model.eval()
    total_loss = 0.
    test_result = torch.Tensor(0)
    truth = torch.Tensor(0)
    with torch.no_grad():
        for i in range(0, len(data_source) - 1):
            data, target = get_batch(data_source, i, 1, input_window)
            
            data = data.to(device)
            target = target.to(device)
            
            output = eval_model(data)
            total_loss += criterion(output, target).item()
            test_result = torch.cat((test_result, output[-1].view(-1).cpu()), 0)
            truth = torch.cat((truth, target[-1].view(-1).cpu()), 0)

    plt.plot(test_result, color="red")
    plt.plot(truth, color="blue")
    plt.grid(True, which='both')
    plt.axhline(y=0, color='k')

    os.makedirs('./graphs/graph_one_step', exist_ok=True)

    plt.savefig('./graphs/graph_one_step/transformer-epoch%d.png' % epoch)
    plt.close()

    return total_loss / i

4.4.1 plot_and_loss_origin_data 函数

绘制原始数据与预测数据的图表，并保存为图片。

参数:

• eval_model（nn.Module）：训练好的模型。
• origin_data_time（torch.Tensor）：原始数据的对应的时间数据。
• epoch（int）：当前轮次。
• scaler（MinMaxScaler）：数据标准化器。
• series（pd.Series）：数据序列。
• input_window（int）：输入窗口大小。
• predict_day（int）：预测天数。
• origin_draw_start（int）：原始数据画图起始位置，默认为0。
• origin_draw_end（int）：原始数据画图结束位置，默认为40。
• predict_draw_start（int）：预测数据画图起始位置，默认为origin_draw_end - predict_day。
• predict_draw_end（int）：预测数据画图结束位置，默认为origin_draw_end。
• weather_origin_draw_standard（bool）：是否使用标准化数据画图，默认为False。
• weather_predict_draw_standard（bool）：是否使用标准化数据画图，默认为False。
• weather_mark_origin_point（bool）：是否标注原始数据点，默认为True。
• weather_mark_predict_point（bool）：是否标注预测数据点，默认为True。
• mark_origin_or_standard（str）：标注点使用原始数据还是标准化数据，默认为’origin’。
• device（torch.device）：指定设备，默认为cuda（如果可用），否则为cpu。

返回:

• None

4.4.2 plot_and_loss 函数

绘制损失图表并保存为图片。

参数:

• eval_model（nn.Module）：训练好的模型。
• data_source（torch.Tensor）：数据源。
• epoch（int）：当前轮次。
• input_window（int）：输入窗口大小。
• criterion（nn.Module）：损失函数。
• device（torch.device）：指定设备，默认为cuda（如果可用），否则为cpu。

返回:

• float: 损失值

4.4.3 注意

• 保存的图片会在"./graphs/graph_multi_step"或"./graphs/graph_one_step"目录下，文件名为"transformer-epoch%d.png"，其中%d为当前轮次。
• 可以通过参数设置绘图的各种细节，包括起始位置、是否标准化、是否标注数据点等。

五、.env文件

.env文件完整内容：

# .env

# 窗口大小
INPUT_WINDOW=20
# 输出窗口大小
OUTPUT_WINDOW=1
# 批处理大小
BATCH_SIZE=5
# 预测天数
PREDICT_DAY=7
# 训练数据比例
TRAIN_DATA_RATIO=0.7
# 测试数据个数
TEST_DATA_NUM=80
# 数据路径
DATA_PATH=./data/data.csv
# 画图宽度
PLOT_WIDTH=40
# 原始值画图起始位置
ORIGIN_DRAW_START=0
# 原始值画图结束位置
ORIGIN_DRAW_END=40
# 原始数据画图是否用标准化数据画图
WEATHER_ORIGIN_DRAW_STANDARD=False
# 预测值画图起始位置
PREDICT_DRAW_START=33
# 预测值画图结束位置
PREDICT_DRAW_END=40
# 预测数据画图是否用标准化数据画图
WEATHER_PREDICT_DRAW_STANDARD=False
# 标注原始数据点
WEATHER_MARK_ORIGIN_POINT=True
# 标注预测数据点
WEATHER_MARK_PREDICT_POINT=True
# 标注使用原始数据还是标准化数据
MARK_ORIGIN_OR_STANDARD=origin

# 模型配置
LEARNING_RATE=0.0001
EPOCHS=30
GAMMA=0.95

六、main.py

完整代码：

# main.py

import os
from dotenv import load_dotenv
import torch
import shutil
import time
from loguru import logger
import pandas as pd

from models.transformer_model import TransformerModel
from utils.data_processing import preprocess_data
from utils.train import train_model
from utils.evaluate import evaluate_model
from utils.visualization import plot_and_loss_origin_data, plot_and_loss

# 添加日志文件
logger.add(
    f"./logs/{time.strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S', time.localtime(time.time()))}.log",
    rotation="00:00",
    retention="7 days",
    level="INFO"
)

# 加载环境变量
load_dotenv()

# 设置设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
logger.info(device)

# 文件夹路径设置
if os.path.exists('./graphs/graph_one_step'):
    shutil.rmtree('./graphs/graph_one_step')

if os.path.exists('./graphs/graph_multi_step'):
    shutil.rmtree('./graphs/graph_multi_step')
    
# 加载数据和模型
input_window = int(os.getenv("INPUT_WINDOW"))
output_window = int(os.getenv("OUTPUT_WINDOW"))
predict_day = int(os.getenv("PREDICT_DAY"))
train_data_ratio = float(os.getenv("TRAIN_DATA_RATIO"))
test_data_num = int(os.getenv("TEST_DATA_NUM"))
data_path = os.getenv("DATA_PATH")

# 加载数据和模型
train_data, val_data, scaler, series = preprocess_data(
    data_path,
    input_window,
    output_window,
    predict_day,
    train_data_ratio,
    test_data_num
)
model = TransformerModel().to(device)

# 定义损失函数
criterion = torch.nn.MSELoss(reduction="mean")

# 定义学习率和优化器
lr = float(os.getenv("LEARNING_RATE"))
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=lr)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, 1, gamma=float(os.getenv("GAMMA")))
epochs = int(os.getenv("EPOCHS"))
batch_size = int(os.getenv("BATCH_SIZE"))
input_window = int(os.getenv("INPUT_WINDOW"))

# 定义常量
origin_draw_start = int(os.getenv("ORIGIN_DRAW_START"))
origin_draw_end = int(os.getenv("ORIGIN_DRAW_END"))
predict_draw_start = int(os.getenv("PREDICT_DRAW_START"))
predict_draw_end = int(os.getenv("PREDICT_DRAW_END"))
weather_origin_draw_standard = bool(os.getenv("WEATHER_ORIGIN_DRAW_STANDARD"))
weather_predict_draw_standard = bool(os.getenv("WEATHER_PREDICT_DRAW_STANDARD"))
weather_mark_origin_point = bool(os.getenv("WEATHER_MARK_ORIGIN_POINT"))
weather_mark_predict_point = bool(os.getenv("WEATHER_MARK_PREDICT_POINT"))
mark_origin_or_standard = os.getenv("MARK_ORIGIN_OR_STANDARD")

# 读取时间信息
origin_data_time = pd.read_csv(data_path, usecols=['time'])
origin_data_time['time'] = pd.to_datetime(origin_data_time['time']).dt.strftime('%Y/%m/%d')

# 训练模型
for epoch in range(1, epochs + 1):
    epoch_start_time = time.time()
    train_model(train_data=train_data, 
                model=model, 
                criterion=criterion, 
                optimizer=optimizer, 
                scheduler=scheduler, 
                batch_size=batch_size, 
                epochs=epoch,
                input_window=input_window,
                logger=logger,
                device=device)

    if (epoch % 1 == 0):
        plot_and_loss_origin_data(
            model,
            origin_data_time,
            epoch,
            scaler,
            series,
            input_window,
            predict_day,
            origin_draw_start=origin_draw_start,
            origin_draw_end=origin_draw_end,
            predict_draw_start=predict_draw_start,
            predict_draw_end=predict_draw_end,
            weather_origin_draw_standard=weather_origin_draw_standard,
            weather_predict_draw_standard=weather_predict_draw_standard,
            weather_mark_origin_point=weather_mark_origin_point,
            weather_mark_predict_point=weather_mark_predict_point,
            mark_origin_or_standard=mark_origin_or_standard,
            device=device
        )
        val_loss = plot_and_loss(eval_model=model, 
                                data_source=val_data, 
                                epoch=epoch, 
                                input_window=input_window,
                                criterion=criterion,
                                device=device)
    else:
        val_loss = evaluate_model(model, val_data, criterion)

    logger.info('-' * 89)
    logger.info(f'| 结束训练周期 {epoch:3d} | 时间: {(time.time() - epoch_start_time):5.2f}s | 验证损失 {val_loss:.5f} |')
    logger.info('-' * 89)
    scheduler.step()

main.py主要用于训练和评估 Transformer 模型，并绘制损失图表和原始数据与预测数据的图表。

加载模块和设置日志

• 使用 os, dotenv, torch, shutil, time, loguru, pandas 等模块。
• 添加日志文件记录训练和评估过程。

加载环境变量

• 使用 load_dotenv() 加载环境变量。

设置设备

• 根据是否有可用的 CUDA 设备，选择在 GPU 或 CPU 上运行。

文件夹路径设置

• 在每次运行前，清空之前保存图表的文件夹。

加载数据和模型

• 调用 preprocess_data 函数加载并预处理数据。
• 初始化 Transformer 模型。

定义损失函数、学习率和优化器

• 使用均方根误差（MSELoss）作为损失函数。
• 使用 AdamW 优化器，带有学习率调度器。

定义常量

• 从环境变量中读取训练参数和图表绘制相关的常量。

读取时间信息

• 从数据中读取时间信息。

训练模型

• 使用 train_model 函数进行模型训练，同时绘制原始数据与预测数据的图表，保存损失图表。

注意

• 图表保存在"./graphs/graph_multi_step"或"./graphs/graph_one_step"目录下，文件名为"transformer-epoch%d.png"，其中%d为当前轮次。
• 可以通过环境变量设置训练和图表绘制的各种参数。

七、训练结果

在现有参数下，loss持续下降，效果还可以。

看下一个epoch下的单步预测图，效果明显欠佳：

其对应的多步（7步）预测图，效果还行，趋势学到了：

在30个epoch时，单步预测效果就很好了：

对应的多步预测结果在前几天还可以，后面几天就比较差了：

感觉效果还可以，Transformer还是很厉害的。不过这个模型效果实在拿不出手去应用，等有机会更新下~

八、完整代码

完整代码

九、参考资料

Transformers预测股票

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