本文提供了一个使用Python和TensorFlow实现的Transformer时间序列预测模型，该模型能处理多变量输入，产生单变量或多变量输出。文章详细介绍了模型创建、训练过程，并提供了加载数据和预处理的步骤，适合深度学习开发者参考。
在时间序列预测领域，Transformer模型已经展现出了强大的性能和灵活性。本文将为您提供一个完整的Transformer时间序列预测模型的代码示例，该模型可以处理多变量输入并生成单变量输出和多变量输出。
我们将使用Python编程语言和TensorFlow深度学习库来实现这个模型。首先，我们需要导入所需的库和模块：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.models import
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