lstm的train代码
def train_lstm(net,lr,train_loader,total_epoch):
global_step = 1
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr)
scheduler = lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[i for i in range(0, 500, 150)][1:], gamma=0.05)
loss_func = torch.nn.MSELoss()
loss_metrics = AverageValueMeter()
# with torch.no_grad():
########## training set##########
for epoch in range(total_epoch):
epoch_loss = 0
for step, (x, y) in tqdm(enumerate(train_loader)):
print(x.shape)
output = net(x)
print(output.shape)
##########加mask训练
loadData = np.load('A.npy')
loadData = torch.tensor(loadData.reshape(loadData.shape[0] * loadData.shape[1]),
dtype=torch.float32).cuda()
output = output * loadData
y = y * loadData
##########
train_loss = loss_func(output, y)
optimizer.zero_grad()
train_loss.backward()
optimizer.step()
global_step = global_step + 1
epoch_loss += train_loss.item()
loss_metrics.add(train_loss.item())
print("[epcho {}]:loss {}".format(epoch, loss_metrics.value()[0]))
loss_metrics.reset()
scheduler.step()
return net
for step, (x, y) in tqdm(enumerate(train_loader)):
enumerate函数来迭代遍历train_loader中的每个批次（batch）的数据，x表示输入数据，y表示标签数据
train_loader是一个数据加载器对象，通常用于从训练数据中加载批次的输入(x)和标签(y)，以供模型进行训练。
tqdm是一个Python库，用于在循环中显示进度条
在每次迭代中，x和y将被传递给net模型进行前向传播和计算损失，然后通过优化器进行反向传播和参数更新，从而实现对LSTM模型的训练
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr) 是用于创建一个Adam优化器对象，用于在模型训练过程中更新模型的参数。
scheduler = lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[i for i in range(0, 500, 150)][1:], gamma=0.05)
是用于创建一个多步长学习率调整器（scheduler）对象，用于在模型训练过程中动态调整学习率
这里通过[i for i in range(0, 500, 150)][1:]用于生成一个从 0 到 500（不包括 500）的列表，并按照步长 150 进行间隔。
loss_metrics = AverageValueMeter()
loss_metrics = AverageValueMeter() 是用于创建一个用于计算平均值的指标（metric）对象。AverageValueMeter 是 PyTorch 提供的一个用于计算平均值的指标对象，它可以在每次迭代中接收一个新的数值，并计算累积的平均值
通过 loss_metrics.add(train_loss.item()) 将每次迭代的损失函数值添加到 loss_metrics 中，然后通过 loss_metrics.value() 可以获取当前的平均值，用于监控训练过程中损失函数的变化情况。
scheduler.step()
scheduler.step() 是调用 PyTorch 中的学习率调整器（LR scheduler）的方法，用于更新优化器中的学习率。
在示例中，使用了 MultiStepLR 学习率调整器，它在每个指定的里程碑（milestones）处更新学习率，通过调用 scheduler.step() 来更新学习率的值。
global_step = 1
global_step = 1 是设置一个全局步数（global step）的初始值。在训练神经网络模型时，每一次参数更新的过程通常被称为一个步（step）。global_step 变量用于记录全局步数，通常在每次参数更新时会递增，以便在训练过程中进行计数
MSE Loss
是一种常用的回归问题损失函数，用于度量模型输出与真实标签之间的平均平方误差。、、在每次训练迭代中，通过计算模型的输出与真实标签之间的均方误差来计算损失，并用该损失来进行反向传播和优化器更新参数。
LSTM(10140, 3380, batch_first=True)
-
10140：输入特征的维度，即输入数据的特征向量的长度。 -
3380：隐藏状态的维度，即 LSTM 模型内部的隐藏状态向量的长度。 -
batch_first=True：指定输入数据的维度顺序，将批次维度放在第一维度。如果设置为False，则输入数据的维度顺序为(sequence_length, batch_size, input_size)，默认为False。这段代码定义了一个具有
10140个输入特征、隐藏状态维度为3380的 LSTM 模型，并将输入数据的批次维度放在第一维度。batch_first=True可以使得输入数据的维度顺序为(batch_size, sequence_length, input_size)，这在很多情况下更加直观和方便。return net
return net是函数train_lstm的返回值。返回训练后的模型是函数的一种常见做法，因为在训练过程中，模型的参数会被不断更新以逐渐优化模型的性能。一旦训练完成，将训练后的模型返回给调用者，可以使调用者在后续的应用中使用该模型进行预测、推理等任务。
这里的net 就是mylstm模型。也就是：
myLSTM(
(lstm): LSTM(10140, 3380, batch_first=True)
(dense): Linear(in_features=3380, out_features=3380, bias=True)
)global_step = 1
全局步数。
epoch_loss用于计算每个 epoch 的损失，而global_step则用于记录训练过程中的全局步数。
loadData = torch.tensor(loadData.reshape(loadData.shape[0] * loadData.shape[1]),dtype=torch.float32).cuda()
loadData.reshape(loadData.shape[0] * loadData.shape[1])将loadData的形状进行改变，将其转换为一个一维张量。这里使用了 NumPy 的reshape()方法，将loadData的形状从二维（或更高维）变为一维，长度为loadData.shape[0] * loadData.shape[1]。torch.tensor(..., dtype=torch.float32)将上一步得到的一维 NumPy 数组转换为 PyTorch 的张量，并指定其数据类型为torch.float32，即单精度浮点数。.cuda()将张量移动到 GPU 上进行计算。这里使用了 PyTorch 的.cuda()方法，将张量从 CPU 内存移动到 GPU 内存，以便在 GPU 上进行计算。
掩码（mask）
在深度学习中，掩码（mask）通常是一个与输入数据形状相同的二进制张量，用于对输入数据进行逐元素的屏蔽或加权操作。掩码中的值为0或1，用于控制对应位置的输入数据是否参与计算。
output = output * loadData
这里的目的可能是对 output 进行按元素乘法，使用 loadData 作为掩码（mask），将 output 中对应位置的值与 loadData 中对应位置的值相乘，从而实现对 output 进行部分元素的屏蔽或加权。
convlstm-lr的模型和convlstm-conv的模型有啥区别
convlstm-lr 和 convlstm-conv 分别指代了两种不同的 ConvLSTM 模型，其区别主要体现在网络结构和输入特征的处理方式上。
convlstm-lr: 这种模型在输入特征的处理上，直接将原始的输入特征作为 ConvLSTM 模型的输入。ConvLSTM 是一种结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的混合网络结构，可以对序列数据进行建模。convlstm-lr模型直接在输入特征上应用卷积操作，并通过 LSTM 单元对卷积输出进行时序建模，从而融合了卷积和循环的特性。convlstm-conv: 这种模型在输入特征的处理上，先使用卷积神经网络对输入特征进行特征提取，然后再将提取的特征输入到 ConvLSTM 模型中。与convlstm-lr不同，convlstm-conv模型在输入特征上应用了卷积操作，将输入特征转换为高层次的抽象特征表示，然后再通过 ConvLSTM 进行时序建模，从而在卷积和循环的结合上有所调整。
为啥是return net
这里的net就是mylstm。
返回训练后的模型是函数的一种常见做法，因为在训练过程中，模型的参数会被不断更新以逐渐优化模型的性能。一旦训练完成，将训练后的模型返回给调用者，可以使调用者在后续的应用中使用该模型进行预测、推理等任务。
在给定的代码中，train_lstm 函数通过训练输入的 LSTM 模型 net，并返回经过训练后的模型 net。调用该函数时，可以通过接收返回的模型，并对其进行进一步的操作，比如保存模型参数、使用模型进行预测等
threshold = torch.nn.Threshold(0., 0.0)是啥意思
threshold 是 PyTorch 中的一个激活函数，其作用是将输入张量的值进行阈值化处理。
具体而言，threshold 函数的输入是一个张量，其中包含了待处理的数值。函数会将输入张量中小于指定阈值的值设置为0，而大于等于阈值的值保持不变。
LSTM(10140, 3380, batch_first=True)
其中的参数含义如下：
10140：输入特征的维度，即输入数据的特征向量的长度。3380：隐藏状态的维度，即 LSTM 模型内部的隐藏状态向量的长度。batch_first=True：指定输入数据的维度顺序，将批次维度放在第一维度。如果设置为False，则输入数据的维度顺序为(sequence_length, batch_size, input_size)，默认为False。
dataset = Data.TensorDataset(features_train, label_train)；是啥意思
这段代码的作用是创建一个 PyTorch 的 TensorDataset 数据集对象，用于将训练数据 features_train 和对应的标签 label_train 组合在一起，以便于后续的数据加载和处理。