解释这段代码# In[35]: import gc fitness = [0.3, 0.005, 16] p=fitness[0] # dropout l=fitness[1] # 步长 hidden_size=fitness[2] # 隐藏层输出 input_size=5 output_size=60 Epochs = 50 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = LSTM(p,input_size,output_size,hidden_size,past_history_size).to(device) loss_function = nn.MSELoss() # loss optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=l) # 优化器 scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=9, gamma=0.95) result = {} result['train-mse'] = [] result['train-mape']= [] result['train-loss']= [] result['train-r2']= [] result['test-mse']= [] result['test-mape']= [] result['test-loss']= [] result['test-r2']= [] R2 = 0

这段代码定义了一个基于 LSTM 的模型，在时间序列预测任务中使用。其中，fitness 列表包含了一些超参数，如 dropout、步长和隐藏层输出等。接下来，代码将超参数赋值给变量 p、l 和 hidden_size。input_size 和 output_size 分别表示输入和输出的大小，Epochs 表示训练的轮数。此外，代码还定义了设备类型（CPU 或 GPU）、模型、损失函数、优化器和学习率调度器等。最后，定义了一个空字典 result，用于保存训练和测试的指标，包括 MSE、MAPE、Loss 和 R2。在代码末尾，将 R2 初始化为 0。