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，每个文件表示一小时时间间隔，每个tif包含像元数[721,1440]，表示全球格网点，作为训练数据，用3小时数据预测未来3小时风速

好的，让我来帮你编写这个ModelLstm类。

首先，需要导入一些必要的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping
import numpy as np
import os
from osgeo import gdal

然后，我们可以定义ModelLstm类，包括初始化函数和训练函数：

class ModelLstm:
    def __init__(self, input_shape=(721, 1440), output_shape=(721, 1440), lstm_units=128, dense_units=128, epochs=50, batch_size=16):
        self.input_shape = input_shape
        self.output_shape = output_shape
        self.lstm_units = lstm_units
        self.dense_units = dense_units
        self.epochs = epochs
        self.batch_size = batch_size
        self.model = self.build_model()

    def build_model(self):
        model = Sequential()
        model.add(LSTM(self.lstm_units, input_shape=self.input_shape, return_sequences=True))
        model.add(Dense(self.dense_units))
        model.add(Dense(np.prod(self.output_shape), activation='linear'))
        model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
        return model

    def train(self, data_path, model_path):
        x, y = self.load_data(data_path)
        checkpoint = ModelCheckpoint(model_path, monitor='val_loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='min')
        early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1, mode='min')
        callbacks_list = [checkpoint, early_stop]
        self.model.fit(x, y, epochs=self.epochs, batch_size=self.batch_size, validation_split=0.1, callbacks=callbacks_list)

    def load_data(self, data_path):
        data_list = os.listdir(data_path)
        data_list.sort()
        x = []
        y = []
        for i in range(len(data_list)-6):
            data_x = []
            for j in range(6):
                data = gdal.Open(data_path + '/' + data_list[i+j])
                data_band = data.GetRasterBand(1)
                data_array = data_band.ReadAsArray()
                data_x.append(data_array)
            x.append(data_x)
            data_y = gdal.Open(data_path + '/' + data_list[i+6])
            data_band = data_y.GetRasterBand(1)
            data_array = data_band.ReadAsArray()
            y.append(data_array)
        x = np.array(x)
        y = np.array(y)
        x = x.reshape(x.shape[0], x.shape[1], x.shape[2], x.shape[3], 1)
        y = y.reshape(y.shape[0], y.shape[1]*y.shape[2])
        return x, y

在这个ModelLstm类中，我们定义了初始化函数，包括输入形状、输出形状、LSTM单元数、全连接层单元数、迭代次数和批次大小。我们还定义了build_model函数，用于建立LSTM模型，并定义了train函数，用于训练模型。

在load_data函数中，我们首先获取数据文件夹中的所有文件，并根据文件名排序。然后，我们读取6个小时的数据作为输入，读取第7个小时的数据作为输出，并将它们分别存入x和y数组中。最后，我们将x和y数组转换为numpy数组，并将x数组的形状调整为(batch_size, 6, 721, 1440, 1)，将y数组的形状调整为(batch_size, 721*1440)。

现在，我们可以使用ModelLstm类来训练模型了。假设我们有一个名为data的数据文件夹，并且我们想要将训练好的模型保存到名为model.h5的文件中，我们可以这样做：

model_lstm = ModelLstm()
model_lstm.train('data', 'model.h5')

这将会使用data文件夹中的数据来训练模型，并将训练好的模型保存到model.h5文件中。