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。