粒子群算法pos优化transformer 时间序列预测

 

对于 Transformer 模型，使用粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）进行参数调优是一种策略。在这里，我提供了一个简单的示例，使用 Hugging Face 的 transformers 库中的 BertModel 作为目标模型，并使用 PSO 对其进行参数优化。

首先，确保已安装相关库：

import torch
from transformers import BertModel, BertTokenizer
from pyswarm import pso

# 载入 BERT 模型和分词器
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 定义目标函数
def objective_function(params):
    # 将 PSO 的参数映射到 BERT 模型的相关参数
    num_hidden_layers = int(params[0])
    num_attention_heads = int(params[1])
    intermediate_size = int(params[2])
    hidden_dropout_prob = params[3]
    attention_probs_dropout_prob = params[4]

    # 根据 PSO 的参数重新初始化 BERT 模型
    model.config.num_hidden_layers = num_hidden_layers
    model.config.num_attention_heads = num_attention_heads
    model.config.intermediate_size = intermediate_size
    model.config.hidden_dropout_prob = hidden_dropout_prob
    model.config.attention_probs_dropout_prob = attention_probs_dropout_prob

    # 用于测试的输入
    input_ids = tokenizer.encode("Hello, world!", return_tensors="pt")

    # 获取 BERT 模型的输出
    with torch.no_grad():
        output = model(input_ids)

    # 目标函数的返回值可以是模型的性能指标或者损失
    # 在这个示例中，我们使用 BERT 输出的标准差作为目标函数的返回值
    return torch.std(output.last_hidden_state).item()

# 定义参数的搜索范围
lb = [1, 1, 64, 0.1, 0.1]
ub = [12, 12, 1024, 0.9, 0.9]

# 使用 PSO 进行参数优化
best_params, _ = pso(objective_function, lb, ub, swarmsize=10, maxiter=10)

# 输出最优参数
print("最优参数:", best_params)