Traceback (most recent call last): File "D:\python1\predict.py", line 8, in <module> X_new_tensor = torch.tensor(X_new, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) # 将数据转为模型能接受的形式 RuntimeError: permute(sparse_coo): number of dimensions in the tensor input does not match the length of the desired ordering of dimensions i.e. input.dim() = 1 is not equal to len(dims) = 4

这个错误通常是因为您的张量维度不正确。在您的代码中，您正在尝试使用 `permute` 函数来重新排列张量的维度，但是您的张量维度不足以进行正确的排列。

请检查您的张量维度是否正确，并确保使用 `permute` 函数时，输入张量的维度与您的排列顺序所需的维度数量相匹配。如果您的张量维度不正确，您可以尝试使用其他函数来重新构造您的张量，以便它们具有正确的维度。

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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86171\PycharmProjects\pythonProject1\main.py", line 76, in <module> y_pred_train1 = train_data.predict(train_X) File "C:\Program Files\Python39\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5902, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'predict'

这个错误提示是因为你正在尝试从一个 DataFrame 对象上调用一个名为 "predict" 的方法，而 DataFrame 对象并没有该方法。这意味着你可能没有正确地导入或实例化你需要使用的对象。请检查你的代码，并确保你导入了正确的库并正确地实例化了你需要使用的对象。如果问题仍然存在，请提供更多的代码细节以便我更好地帮助你解决问题。

D:\Python37\python.exe D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/load-forecasting-demo-master/predict.py Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/load-forecasting-demo-master/predict.py", line 6, in <module> from transform_data import combine_load_weather_df File "D:\PycharmProjects\TensorFlow\Load-forecasting\load-forecasting-demo-master\transform_data.py", line 10, in <module> from geopy.geocoders import Nominatim ModuleNotFoundError: No module named 'geopy'

根据您提供的错误信息，看起来在运行脚本时出现了模块导入错误。在 `predict.py` 文件的第6行，无法导入名为 `combine_load_weather_df` 的模块。

这个错误通常是由于缺少依赖库引起的，可能需要安装或配置相应的模块。

根据错误信息，还缺少名为 `geopy` 的模块。请确保您已经安装了 `geopy` 库，并且版本兼容。

您可以使用以下命令使用 `pip` 安装该库：

pip install geopy

如果该库已经安装，请确保它在您的环境中可用。有时，库的安装路径可能与脚本中的导入语句不匹配，导致无法找到该模块。您可以通过在脚本中添加以下代码来检查库的安装路径：

import sys
print(sys.path)

这将打印出 Python 解释器搜索模块的路径列表。确保您安装的 `geopy` 库位于其中之一。

如果问题仍然存在，请提供更多关于项目结构、依赖库和相关代码文件的信息，我将尽力提供更多帮助。