tensorflow框架下的Transformer
我使用Transflow进行多元时间序列预测：使用过去三步的历史数据去预测下一步的demand。一直到编译模型没有问题，但输入存在问题，是我的输入构造错了吗？还是模型哪里有问题？
数据
划分X和Y
定义超参数
num_heads = 4
num_encoder_layers = 2
num_decoder_layers = 2
d_model = 12
dff = 12
input_sequence_length = 3 # 输入时间步数
output_sequence_length = 1 # 输出时间步数
batch_size = 32
num_epochs = 50
模型
def transformer_encoder(inputs, d_model, num_heads, dff, num_layers, dropout_rate=0.1):
attention = layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=d_model)
outputs = inputs
for _ in range(num_layers):
# Multi-Head Self-Attention
attention_out = attention(outputs, outputs)
attention_out = layers.Dropout(dropout_rate)(attention_out)
# Residual Connection
outputs = layers.Add()([outputs, attention_out])
# Layer Normalization
outputs = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(outputs)
# Feed Forward Network
ffnn = keras.Sequential([
layers.Dense(dff, activation='relu'),
layers.Dense(d_model)
])
ffnn_out = ffnn(outputs)
ffnn_out = layers.Dropout(dropout_rate)(ffnn_out)
# Residual Connection
outputs = layers.Add()([outputs, ffnn_out])
# Layer Normalization
outputs = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(outputs)
return outputs
def build_model(input_shape, output_sequence_length, num_heads, num_encoder_layers, num_decoder_layers, d_model, dff, dropout_rate=0.1):
inputs = keras.Input(shape=input_shape)
x = inputs
for _ in range(num_encoder_layers):
x = transformer_encoder(x, d_model, num_heads, dff, num_encoder_layers, dropout_rate)
decoder_inputs = keras.Input(shape=(output_sequence_length, input_shape[-1]))
x = decoder_inputs
for _ in range(num_decoder_layers):
x = transformer_encoder(x, d_model, num_heads, dff, num_decoder_layers, dropout_rate)
outputs = layers.Dense(output_sequence_length)(x)
return keras.Model(inputs=[inputs, decoder_inputs], outputs=outputs)
编译和训练
```python
input_shape = (3, 12) # 请替换num_features为您的特征数
model = build_model(input_shape, output_sequence_length, num_heads, num_encoder_layers, num_decoder_layers, d_model, dff)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])
# 训练模型
# 请提供您的训练数据和标签
# x_train 和 y_train 的形状应该为 (样本数, 输入时间步数, 特征数) 和 (样本数, 输出时间步数, 特征数)
model.fit([trainX, trainX], trainY, batch_size=batch_size, epochs=num_epochs, validation_data=(valX, valY))
错误：
```python
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-110-67eda37bdadd> in <module>
2 # 请提供您的训练数据和标签
3 # x_train 和 y_train 的形状应该为 (样本数, 输入时间步数, 特征数) 和 (样本数, 输出时间步数, 特征数)
----> 4 model.fit([trainX, trainX], trainY, batch_size=batch_size, epochs=num_epochs, validation_data=(valX, valY))
E:\anaconda\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py in error_handler(*args, **kwargs)
65 except Exception as e: # pylint: disable=broad-except
66 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__)
---> 67 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None
68 finally:
69 del filtered_tb
E:\anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\func_graph.py in autograph_handler(*args, **kwargs)
1145 except Exception as e: # pylint:disable=broad-except
1146 if hasattr(e, "ag_error_metadata"):
-> 1147 raise e.ag_error_metadata.to_exception(e)
1148 else:
1149 raise
ValueError: in user code:
File "E:\anaconda\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1021, in train_function *
return step_function(self, iterator)
File "E:\anaconda\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1010, in step_function **
outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,))
File "E:\anaconda\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1000, in run_step **
outputs = model.train_step(data)
File "E:\anaconda\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 859, in train_step
y_pred = self(x, training=True)
File "E:\anaconda\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 67, in error_handler
raise e.with_traceback(filtered_tb) from None
File "E:\anaconda\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py", line 264, in assert_input_compatibility
raise ValueError(f'Input {input_index} of layer "{layer_name}" is '
ValueError: Input 1 of layer "model_12" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 1, 12), found shape=(None, 3, 12)
引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
根据错误信息，输入数据的shape不符合预期。模型期望的输入shape是(None, 1, 12)，但实际输入的是(None, 3, 12)，说明输入的数据维度不匹配。
在构建模型时，定义了输入的shape为(3, 12)，这里的3代表输入的时间步数，12是特征数。而在训练模型时，传入的训练数据trainX和trainY的shape应该为(样本数, 输入时间步数, 特征数)和(样本数, 输出时间步数, 特征数)。根据错误信息和模型定义，trainX应该是(None, 3, 12)，trainY应该是(None, 1, 12)。
因此，你需要检查一下训练数据trainX和trainY的维度是否正确，确保输入数据的shape与模型定义一致。如果根据给定的数据维度调整了模型定义，那么还需要相应地调整训练数据的维度。
该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
根据您提供的代码和错误信息，问题出在模型训练时的输入数据形状不匹配。具体来说，模型期望的输入形状是 (None, 1, 12)，但实际输入的形状是 (None, 3, 12)。
要解决这个问题，您需要确保训练数据的输入形状与模型期望的输入形状一致。您可以通过修改 trainX 的形状来达到这个目的。例如，如果您的 trainX 是一个三维数组，您可以使用 numpy.reshape() 函数将其转换为二维数组：
import numpy as np
trainX = np.reshape(trainX, (-1, 1, input_shape[-1]))
然后，您需要在 model.fit() 函数中使用转换后的 trainX：
model.fit([trainX, trainX], trainY, batch_size=batch_size, epochs=num_epochs, validation_data=(valX, valY))
这样应该可以解决您遇到的问题。
如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢
你输出一下训练时的输入数据格式。
【以下回答由 GPT 生成】
首先，让我们来检查一下输入构造部分是否正确。
在给定的数据示例中，每个样本的输入序列长度是3，输出序列长度是1。根据这些信息，我们需要正确地划分X和Y。
在你给出的代码示例中，我们可以看到：
X_train = train_data[:, :-output_sequence_length]
y_train = train_data[:, -output_sequence_length:]
X_test = test_data[:, :-output_sequence_length]
y_test = test_data[:, -output_sequence_length:]
从这段代码来看，X_train和X_test的切片是正确的。它们的Shape都应该是(样本数量, 输入时间步数, 特征数)，即(样本数量, 3, 特征数)。请确保数据的切片是正确的。
而对于y_train和y_test，你切取的是最后一个时间步的数据，这是不正确的。你需要切取的是下一个时间步的数据，所以应该将代码修改为：
y_train = train_data[:, input_sequence_length:]
y_test = test_data[:, input_sequence_length:]
接下来，我们来检查一下模型部分是否也存在问题。
在你给出的模型定义中，我们需要定义decoder_inputs。根据你的需求，decoder_inputs应该是前一个时间步的真实值。那么，我们需要对decoder_inputs进行一些处理。
我们可以使用一个循环来构造decoder_inputs。我们需要将y_train和y_test的形状从(样本数量, 1)调整为(样本数量, 输出时间步数, 特征数)。
decoder_inputs = []
for i in range(output_sequence_length):
# 将y_train调整为(样本数量, 1, 特征数)
y = tf.expand_dims(y_train[:, i], axis=1)
decoder_inputs.append(y)
decoder_inputs = tf.concat(decoder_inputs, axis=1)
这样，我们可以正确地构造decoder_inputs。
最后，将修改后的代码插入到你的模型定义中：
def build_model(input_shape, output_sequence_length, num_heads, num_encoder_layers, num_decoder_layers, d_model, dff, dropout_rate=0.1):
inputs = keras.Input(shape=input_shape)
x = inputs
for _ in range(num_encoder_layers):
x = transformer_encoder(x, d_model, num_heads, dff, num_encoder_layers, dropout_rate)
decoder_inputs = []
for i in range(output_sequence_length):
# 将y_train调整为(样本数量, 1, 特征数)
y = tf.expand_dims(y_train[:, i], axis=1)
decoder_inputs.append(y)
decoder_inputs = tf.concat(decoder_inputs, axis=1)
...
通过以上修改，你应该能够正确地构造输入并使用Transformer模型进行多元时间序列预测了。
希望这能够帮助到你，如果还有其他问题，请随时提问。
【相关推荐】
- 你可以参考下这篇文章：【自然语言处理】文本分类模型_Transformer_TensorFlow实现
- 除此之外, 这篇博客: 基于Tensorflow实现一个Transformer翻译器中的 编码器 部分也许能够解决你的问题。
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^
def build_model(input_shape, output_sequence_length, num_heads, num_encoder_layers, num_decoder_layers, d_model, dff, dropout_rate=0.1):
inputs = keras.Input(shape=input_shape)
x = inputs
for _ in range(num_encoder_layers):
x = transformer_encoder(x, d_model, num_heads, dff, num_encoder_layers, dropout_rate)
decoder_inputs = []
for i in range(output_sequence_length):
# 将y_train调整为(样本数量, 1, 特征数)
y = tf.expand_dims(y_train[:, i], axis=1)
decoder_inputs.append(y)
decoder_inputs = tf.concat(decoder_inputs, axis=1)
...
结合GPT给出回答如下请题主参考
首先，您提到的Transformer模型可以用于序列到序列的预测任务，所以可以用于多元时间序列预测，在预测下一步的demand时使用过去三步的历史数据。
其次，如果编译模型没有问题，但是输入存在问题，那么可能是您的输入构造有误。您需要确保输入数据的形状和类型与模型的输入要求相匹配。对于Transformer模型，输入通常应该是一个三维张量，形状为(batch_size, sequence_length, input_dim)。其中，batch_size是指批处理的样本数量，sequence_length是指序列的长度，input_dim是指每个时间步的变量数量。
最后，如果您无法确定问题出在哪里，您可以检查一下模型的输出是否符合您的预期。您可以使用一些常见的评估指标，比如MSE（均方误差）或RMSE（均方根误差）等，来评估模型的性能。同时，您也可以使用可视化工具来查看模型的预测结果和实际值之间的差异，以便更好地理解模型的性能和输入数据的问题。
模型的输入要求是一个列表，包含两个输入：inputs 和 decoder_inputs，而你在 model.fit 中提供了两次相同的 trainX，这会导致数据维度不匹配的问题。
解决方法是确保你的输入数据满足模型的要求。根据你的模型结构，trainX 应该是一个形状为 (样本数, 输入时间步数, 特征数) 的三维数组，而 trainY 则是一个形状为 (样本数, 输出时间步数, 特征数) 的三维数组。
Tensorflow2.0之理解语言的 Transformer 模型
结合GPT给出回答如下请题主参考
对于使用Transformer模型进行多元时间序列预测，可以使用以下步骤：
- 数据准备
首先需要准备训练数据集和测试数据集。假设训练数据集为train_data，其中每个元素是一个形状为(num_timesteps, num_features)的numpy数组，表示过去若干个时间步的多元时间序列；测试数据集为test_data，其中每个元素是一个形状为(num_timesteps, num_features)的numpy数组，表示待预测的多元时间序列。
接下来需要将训练数据集和测试数据集划分为X和Y数据集，其中X数据集是过去若干个时间步的时间序列数据，Y数据集是下一时间步的真实数据。
import numpy as np
# 划分X和Y
def split_sequences(sequences, num_steps):
X = []
y = []
for seq in sequences:
for i in range(num_steps, len(seq)):
X.append(seq[i-num_steps:i])
y.append(seq[i])
return np.array(X), np.array(y)
# 定义时间步数和特征数
num_timesteps = 3
num_features = 2
# 划分X和Y
X_train, y_train = split_sequences(train_data, num_timesteps)
X_test, y_test = split_sequences(test_data, num_timesteps)
- 构建Transformer模型
使用TensorFlow提供的Transformer构建模型，可以参考以下代码：
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
from tensorflow.keras.backend import mean, maximum
from tensorflow.keras.losses import mean_squared_error
# 定义输入层
inputs = Input(shape=(num_timesteps, num_features))
# 定义Transformer层
x = TransformerEncoder(num_layers=2, d_model=64, num_heads=8,
d_ff=256, dropout=0.1)(inputs)
# 定义输出层
x = Dense(1, activation='linear')(x)
# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=x)
# 定义损失函数
def masked_mse(y_true, y_pred):
mask = mean(y_true, axis=-1) > 0
mask = mean(tf.cast(mask, dtype=tf.float32), axis=-1)
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
return mean(mse * mask, axis=-1)
# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=1e-3),
loss=masked_mse)
# 打印模型结构
model.summary()
上述代码中，TransformerEncoder是一个自定义的Transformer编码器层，可以参考TensorFlow官方文档进行实现。
- 训练模型
使用划分好的X训练数据和Y训练数据训练模型，可以参考以下代码：
# 定义EarlyStopping回调函数
early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)
# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train,
epochs=100,
batch_size=128,
validation_split=0.1,
callbacks=[early_stop])
- 预测模型
使用训练好的模型进行预测，可以参考以下代码：
# 预测模型
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算RMSE误差
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("RMSE: %.3f" % rmse)
在上述代码中，使用预测结果和真实结果计算RMSE误差评估模型预测效果。
至此，使用Transformer模型进行多元时间序列预测的流程就介绍完了。在实际使用中，需要根据具体问题进行调整和优化。
检查输入数据是否符合模型的期望格式和尺寸。通常情况下，需要将数据调整为与模型所需的输入形状相匹配。
检查输入数据中是否存在缺失值。如果存在缺失值，可以使用插值、平均值填充或使用其他合适的方法来处理它们。
回答引用ChatGPT，希望对题主有所帮助：
很可能是输入构造的问题导致了模型的问题。如果您能提供更多的信息，比如输入的数据类型和形状，以及模型的代码和参数设置，我们可以更好地帮助您找到问题所在。
但是，我可以提供一些可能导致问题的一般性原因：
输入数据没有按照模型要求进行预处理，例如如果您使用了需要归一化的数据，但是忘记进行归一化。
序列长度或时间步长可能与模型的期望不符合，例如您使用了长度不同的序列，但是模型却期望固定长度的序列。
正确的目标变量没有被指定，例如您可能试图预测一些与其他变量相关的变量，但是模型没有正确地指定。
模型参数没有正确设置，例如您可能设置了错误的激活函数或优化器等等。
建议您逐步排查问题，首先检查输入数据的预处理，然后检查序列长度和目标变量设置等。如果这些都没有问题，请考虑检查模型参数设置。
参考gpt
根据您提供的代码，我看到您正在构建一个Transformer模型用于多元时间序列预测。根据您的描述，您的输入是过去三个时间步的历史数据，用于预测下一个时间步的demand。
从代码中来看，模型的构建似乎是正确的。您使用了一个transformer_encoder函数来构建Transformer的编码器和解码器层。在编码器和解码器中，您使用了多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和前馈神经网络（Feed Forward Network）来对输入进行处理。在每个层中，您还使用了残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）来增强模型的性能。
然后，您在build_model函数中将编码器和解码器层堆叠在一起，并使用一个全连接层来生成输出。根据您的描述，您的输出序列长度为1。
根据您提供的信息，我无法判断您的输入数据是否构造正确。您可以尝试打印出输入数据的形状和内容，确保它们与模型的输入形状相匹配。另外，您还可以尝试使用一些样本数据来测试模型的输入和输出是否正确。
太复杂了，建议自己先去看看官网以及其他技术资料
输入的参数与模型预期的不一致
可能是数据和模型不匹配，检查一下
确保训练数据trainX和trainY的形状与模型的输入和输出形状匹配。根据错误信息，模型的输入应该是(None, 1, 12)的形状，而实际输入的形状为(None, 3, 12)。您可以使用print(trainX.shape)和print(trainY.shape)来检查数据的形状