计算lstm模型中训练集rmse的代码是什么

这里是使用PyTorch计算LSTM模型训练集RMSE的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义LSTM模型
class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super().__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.linear = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        
    def forward(self, x):
        out, _ = self.lstm(x)
        out = self.linear(out[:, -1, :])
        return out

# 加载训练集数据
train_x = ...
train_y = ...

# 定义模型、损失函数和优化器
model = LSTMModel(input_dim, hidden_dim, output_dim)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 将训练数据输入模型
    outputs = model(train_x)
    # 计算损失
    loss = torch.sqrt(criterion(outputs, train_y))
    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    # 打印训练过程中的损失
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 计算训练集RMSE
train_outputs = model(train_x)
train_rmse = torch.sqrt(criterion(train_outputs, train_y))
print('Train RMSE: {:.4f}'.format(train_rmse.item()))

在代码中，我们使用了均方根误差（RMSE）作为模型的损失函数，并使用PyTorch框架中的torch.sqrt()函数计算RMSE。最后，我们输出训练集的RMSE作为模型在训练集上的表现。