d:\lstnet_keras-master\load_1h_signal_a373.py:268: FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead. forestdata = forestdata.append(forestdata.iloc[-1,:],ignore_index = True) !next pandas.errors.InvalidIndexError: (slice(None, None, None), slice(-10, None, None))

这是一个警告和错误信息，其中FutureWarning表示这个方法在未来版本中将被移除，而InvalidIndexError表示使用了无效的索引。具体地，第268行的代码使用了过时的DataFrame.append()方法，而且在使用时还传递了一个无效的索引(-10)，导致出现错误。建议使用pandas.concat()方法来代替append()方法，并检查索引是否正确。

相关问题

File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a38.py:100 in __init__ assert d_model % self.num_heads == 0 AssertionError

这个错误通常是因为在使用 Transformer 模型时，`d_model`（即模型中嵌入向量的维度）不能被 `num_heads`（即注意力头的数量）整除。这是因为注意力头需要平均分配嵌入向量的维度，从而确保每个头可以学习到不同的特征。

您可以检查一下代码中 Transformer 模型的初始化部分，看看 `d_model` 和 `num_heads` 的值是否正确并且匹配。如果这些值没有手动设置，那么可能是模型默认值导致了这个错误。您可以查看模型文档或者尝试手动设置这些值来解决问题。

File d:\lstnet_keras-master\lstm\lstnet_interface_a38.py:3 import tensorflow.keras as keras ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.keras'

这个错误提示是因为当前代码运行环境中没有安装 `tensorflow.keras` 模块。你可以使用以下命令来安装此模块：

pip install tensorflow

如果你已经安装了 tensorflow，可以尝试升级到最新版本，也许这个问题就会解决：

pip install --upgrade tensorflow

记得在命令行中运行上述命令，不要在 Python 解释器中运行。