本文介绍了如何使用Transformer模型进行多变量输入、单变量或多变量输出的时间序列预测。提供了一个完整的Python代码示例，包括数据生成、模型构建、训练及预测，展示了Transformer在时间序列预测任务中的应用。
Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理和计算机视觉任务。然而，Transformer也可以用于时间序列预测，尤其适用于多变量输入和单变量或多变量输出的情况。本文将介绍如何使用Transformer进行时间序列预测，并提供一个完整的代码示例，使读者可以直接运行并进行实验。
在开始之前，我们需要确保已经安装好必要的Python库，包括TensorFlow和NumPy。首先，导入所需的库：
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
接下来，我们生成一个随机的多变量时间序列数据，并将其可视化：
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