编写基于TensorFlow和LSTM模型的Python自定义类ModelLstm预测全球风速代码，读取720个tif格式文件，表示720小时的全球格点数据，每个tif文件height:721像素,width:1440像素，用24小时数据预测未来24小时风速

好的，我会为您编写一个基于TensorFlow和LSTM模型的Python自定义类ModelLstm，并提供预测全球风速的代码。

首先，我们需要安装必要的库。请在终端中运行以下命令：

pip install tensorflow
pip install numpy
pip install rasterio

接下来，我们来编写ModelLstm类的代码：

import tensorflow as tf

class ModelLstm:
    def __init__(self, lstm_units, dense_units):
        self.lstm_units = lstm_units
        self.dense_units = dense_units
        
    def build_model(self, input_shape):
        inputs = tf.keras.Input(shape=input_shape)
        x = tf.keras.layers.LSTM(self.lstm_units, return_sequences=True)(inputs)
        x = tf.keras.layers.LSTM(self.lstm_units)(x)
        x = tf.keras.layers.Dense(self.dense_units)(x)
        outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)

        self.model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
        self.model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
        
    def train(self, x_train, y_train, epochs, batch_size):
        self.model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size)
        
    def predict(self, x_test):
        return self.model.predict(x_test)

该类接受两个参数：lstm_units和dense_units，分别表示LSTM层和Dense层的神经元数量。build_model方法用于构建模型，train方法用于训练模型，predict方法用于进行预测。

接下来，我们来编写预测全球风速的代码：

import numpy as np
import rasterio

# 读取tif文件
def read_tif(filename):
    with rasterio.open(filename) as src:
        return src.read(1)

# 获取训练数据和标签
def get_train_data_and_label(files):
    data = []
    label = []
    for i in range(len(files) - 25):
        x = np.array([read_tif(files[j]) for j in range(i, i + 24)])
        y = read_tif(files[i + 24])
        data.append(x)
        label.append(y)
    return np.array(data), np.array(label)

# 获取测试数据
def get_test_data(files):
    x = np.array([read_tif(files[i]) for i in range(len(files) - 24, len(files))])
    return np.array([x])

# 构建模型
model = ModelLstm(lstm_units=128, dense_units=64)
model.build_model(input_shape=(24, 721, 1440))

# 获取训练数据和标签
train_files = ['data/{}.tif'.format(i) for i in range(720)]
x_train, y_train = get_train_data_and_label(train_files)

# 训练模型
model.train(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 获取测试数据
test_files = ['data/{}.tif'.format(i) for i in range(696, 720)]
x_test = get_test_data(test_files)

# 进行预测
y_pred = model.predict(x_test)
print(y_pred)

该代码首先定义了两个辅助函数：read_tif用于读取tif文件，get_train_data_and_label用于获取训练数据和标签。然后，它使用ModelLstm类构建模型，并使用get_train_data_and_label函数获取训练数据和标签。接下来，它使用train方法训练模型，并使用get_test_data函数获取测试数据。最后，它使用predict方法进行预测，并打印预测结果。

请注意，由于数据量太大，这段代码可能需要较长的时间才能运行完毕。另外，代码中的路径和文件名可能需要根据您的实际情况进行修改。