编写基于TensorFlow和LSTM模型的Python自定义类ModelLstm预测全球风速代码，读取720个tif文件，表示720小时的全球格点数据，每个文件360*180个站点，作为训练数据，用3小时数据预测未来3小时风速

好的，我可以为您编写这个自定义类。首先，您需要安装TensorFlow和其他必要的库。您可以使用以下命令在命令行中安装TensorFlow：

pip install tensorflow

然后，您可以使用以下代码来编写模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential


class ModelLstm:
    def __init__(self, input_shape):
        self.input_shape = input_shape
        self.model = self._build_model()

    def _build_model(self):
        model = Sequential()
        model.add(LSTM(64, input_shape=self.input_shape, return_sequences=True))
        model.add(LSTM(32))
        model.add(Dense(1))
        model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
        return model

    def train(self, X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32):
        self.model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size)

    def predict(self, X_test):
        return self.model.predict(X_test)

这个模型由两个LSTM层和一个全连接层组成。在初始化时，需要传入输入数据的形状。训练和预测方法分别使用fit和predict方法。您可以像这样使用它：

import numpy as np

# 读取数据
data = []
for i in range(720):
    tif_file_name = 'data/{}.tif'.format(i)
    tif_data = read_tif(tif_file_name)
    data.append(tif_data)
data = np.asarray(data)

# 准备训练数据
X_train = data[:-1]
y_train = data[1:]

# 创建模型
model = ModelLstm(input_shape=(None, 360, 180))

# 训练模型
model.train(X_train, y_train)

# 预测未来3小时风速
X_test = data[-1:]
y_pred = model.predict(X_test)

这里的read_tif函数是一个自定义函数，用于从tif文件中读取数据。请根据您的实际情况进行修改。