视频讲解：LSTM lstm用工业用电量预测 时间序列预测 完整代码数据_哔哩哔哩_bilibili

代码：

'''导包'''
import pandas as pd
import numpy as np
import tqdm
import datetime
import os
import argparse
import random
import creat_data as Data
from def_function import *
import matplotlib.pyplot as plt

import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data
import logging
import sys
from config import Config

''' 主函数 args: 超参定义器,param logger: 日志句柄'''
def main(args, logger):

    device = torch.device(args.device)  # 指定运行设备

    data_x, data_y, scalar = get_dataset(args.data_path, args.dataset_name, args.city_name, args.look_back)

    '''
    划分训练集和测试集的方法，但这么做会影响时序，最好还是利用新的测试集
    '&#