python调用训练好的lstm时序模型预测新数据

要使用训练好的LSTM模型进行时序数据预测，你需要按照以下步骤操作：

1. **加载模型**[^1]:

   # 加载已经训练好的LSTM模型（假设名为model）
   model = torch.load('path_to_trained_model.pt')  # 替换为实际模型文件路径

2. **数据预处理**:
- 如果样本尚未归一化，先进行归一化处理。如果你之前已经完成了这个步骤，可以跳过这一步。如果使用的是`train_test_split`中的归一化方式，可能需要用到类似这样的代码：

   from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
   scaler = MinMaxScaler()
   
   train_data = scaler.fit_transform(train_x)
   val_data = scaler.transform(val_x)
   test_data = scaler.transform(test_x)

3. **预测新数据**:

   # 假设新的输入数据为new_data
   new_data = ...  # 调用你的数据预处理方法对新数据进行相同的操作

   # 对新数据进行序列化并调整形状以便于输入模型
   new_data = new_data.reshape(-1, 1, sequence_length)

   # 预测
   predictions = model(new_data.float())

`sequence_length`应与训练数据的长度一致。

4. **结果解读**:
返回的`predictions`通常是一维或多维数组，取决于你的网络结构。你可以选择取最后一个时间步的预测值作为最终预测，或者根据实际情况解码。