给出一段Python代码实现以下功能：输入训练特征数据类型为torch.Size([1297, 1, 6])，训练标签数据为torch.Size([1297, 1, 1])将其放入lstm模型中进行训练

以下是一段Python代码，实现了将训练特征数据和训练标签数据放入lstm模型中进行训练的功能：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义LSTM模型
class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        lstm_out, _ = self.lstm(input)
        output = self.fc(lstm_out[-1])
        return output

# 定义训练数据
input_data = torch.randn(1297, 1, 6)
target_data = torch.randn(1297, 1, 1)

# 定义模型和优化器
model = LSTMModel(6, 64, 1)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(input_data)
    loss = nn.MSELoss()(output, target_data)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))

这段代码中，我们首先定义了一个LSTM模型，然后将训练特征数据和训练标签数据输入到模型中进行训练。在训练过程中，我们使用了均方误差损失函数和Adam优化器。最终输出每个epoch的损失值。