Transformer实现时间序列预测

近年来，随着深度学习的发展，Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大的成功。然而，Transformer模型不仅可以用于处理文本数据，还可以应用于其他领域，例如时间序列预测。本文将介绍如何使用Transformer模型实现时间序列预测，并提供相应的源代码。

时间序列预测是指基于历史数据对未来的数值进行预测。传统的时间序列预测方法通常使用递归神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。然而，Transformer模型通过引入自注意力机制，能够更好地捕捉序列之间的依赖关系，从而在时间序列预测任务中展现出优势。

下面，我们将使用Python和PyTorch库来实现一个简单的Transformer模型，用于时间序列预测。首先，我们需要导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

接下来，我们定义Transformer模型的输入和输出大小，并设置一些超参数：

input_size