data=data.detach().cpu().numpy() return self.scaler.inverse_transform(data)

这段代码是将经过标准化处理的数据还原回原始数据。具体来说，`data`是一个经过PyTorch张量计算得到的结果，其中经过了标准化处理，即将数据按照一定的比例缩放到一个较小的范围内。`data.detach()`是为了将`data`从计算图中分离出来，避免梯度传播到原始数据。然后使用`.cpu().numpy()`将数据从GPU显存中取回CPU内存并转换成NumPy数组。最后，使用`self.scaler.inverse_transform(data)`将标准化的数据还原回原始数据，并返回还原后的数据。`self.scaler`是一个已经训练好的`sklearn.preprocessing.StandardScaler`对象，用于标准化和还原数据。

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# 9.绘制结果 plot_size = 200 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform((model(x_train_tensor).detach().numpy()[: plot_size]).reshape(-1, 1)), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_train_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show() y_test_pred = model(x_test_tensor) # data是一个以为度得列表 ，这样是把数据写进去一列 print("--------------------------") yuce=scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()) true=scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)) res = [] for i in range(len(yuce)): temp=[] temp.append(true[i][0]) temp.append(yuce[i][0]) # print() # print(yuce[i][0]) res.append(temp) columns = ['真实值', '预测值'] test = pd.DataFrame(columns=columns, data=res) test.to_csv('jieguo.csv') plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()[: plot_size]), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show()

这段代码用于绘制模型的预测结果和真实值，并将结果保存到一个名为"jieguo.csv"的文件中。

首先，我们设置了绘图的尺寸为12x8，并使用蓝色线条绘制了模型对训练数据的预测结果，使用红色线条绘制了真实值。然后，通过调用`plt.legend()`方法添加图例，并通过`plt.show()`显示图形。

接下来，我们使用模型对测试数据进行预测，并使用`scaler.inverse_transform()`方法将预测值和真实值转换回原始数据的尺度。然后，我们将结果保存到一个名为"jieguo.csv"的文件中。

最后，我们再次绘制了模型对测试数据的预测结果和真实值，并通过`plt.legend()`方法添加图例，并通过`plt.show()`显示图形。

请注意，这段代码中的绘图部分可能需要依赖matplotlib库进行绘图操作，请确保已经正确安装并导入该库。另外，代码中涉及到的变量和函数调用需要根据实际情况进行替换。

plot_size = 730 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform((model(x_train_tensor).detach().numpy()[: plot_size]).reshape(-1, 1)), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_train_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show() y_test_pred = model(x_test_tensor) plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()[: plot_size]), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show()这段代码后加上图片保存到文件夹A中，且图片分别以文件名1、文件名2命名

可以在代码中添加如下代码，实现保存图片到文件夹A中，并分别以文件名1、文件名2命名：

# 保存训练集预测结果图片
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.plot(scaler.inverse_transform((model(x_train_tensor).detach().numpy()[: plot_size]).reshape(-1, 1)), "b")
plt.plot(scaler.inverse_transform(y_train_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r")
plt.legend()
plt.savefig('./A/文件名1.png')

# 保存测试集预测结果图片
y_test_pred = model(x_test_tensor)
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()[: plot_size]), "b")
plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r")
plt.legend()
plt.savefig('./A/文件名2.png')

其中，`plt.savefig()`函数可以将图片保存到指定路径和文件名下。需要注意的是，如果`A`文件夹不存在，需要先创建该文件夹，可以使用`os.makedirs()`函数来创建。