请检查下面的语法 ：def trainModel(trainX1,trainX2,trainY1,trainY2,config): ''' trainX，trainY: 训练LSTM模型所需要的数据 config: 配置文件 ''' model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY1,trainY2,config) model.summary() model.compile(optimizer=config.optimizer, loss=config.loss_metric) #model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss=config.loss_metric) model.fit([trainX1,trainX2], [trainY1,trainY2], epochs=config.epochs, batch_size=config.lstm_batch_size, verbose=config.verbose,validation_split=0.2, callbacks=[my_early_stopping]) return model

根据您提供的代码，我没有发现语法错误，代码应该可以正常运行。这段代码定义了一个函数`trainModel`，该函数接受五个参数`trainX1, trainX2, trainY1, trainY2, config`，其中`trainX1`和`trainX2`是用于训练LSTM模型的两个输入数据，`trainY1`和`trainY2`是对应的两个输出数据，`config`是配置文件。

在函数中，首先通过`LSTNetAttention`函数定义了一个LSTM模型，并使用`model.compile`函数对模型进行编译，指定了优化器和损失函数。然后，使用`model.fit`函数对模型进行训练，指定了训练数据、训练轮数、批次大小、输出详细程度、验证集比例和早停回调函数。最后，返回训练好的LSTM模型。

需要注意的是，您需要根据自己的数据和模型设计进行适当的调整，以确保模型的有效性和准确性。另外，您需要在代码中导入必要的库和模块，例如`from keras.models import Model`、`from keras.layers import Input, Dense, LSTM, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, concatenate, BatchNormalization, Lambda`等。