pytorch框架下model = LSTMPredictor(input_size = 4, hidden_size = 16, output_size = 2) 用训练好的模型预测

假设你已经有了训练好的模型权重文件，可以按照以下步骤进行预测：

1. 导入必要的库：

import torch
from model import LSTMPredictor # 假设你的模型定义在model.py文件中

2. 加载模型权重：

model = LSTMPredictor(input_size=4, hidden_size=16, output_size=2)
model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))

其中 `model_weights.pth` 是你训练好的模型权重文件的路径。

3. 准备数据：

假设你要对一个长度为 5，每个时间步有 4 个特征的序列进行预测，可以按照以下方式准备数据：

input_seq = torch.randn(5, 4) # 生成一个形状为 (5, 4) 的张量，表示输入序列

4. 进行预测：

with torch.no_grad():
    output = model(input_seq)
    predicted_class = torch.argmax(output, dim=1)

其中 `output` 是模型的输出，`predicted_class` 是预测的类别（假设你的模型是用来进行分类任务的）。你可以根据模型的具体输出形状和任务需求进行相应的处理。