for epoch in range(config.epochs): model.train() running_loss = 0 train_bar = tqdm(train_loader) # 形成进度条 for data in train_bar: x_train, y_train = data # 解包迭代器中的X和Y optimizer.zero_grad() y_train_pred = model(x_train) loss = loss_function(y_train_pred, y_train.reshape(-1, 1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() train_bar.desc = "train epoch[{}/{}] loss:{:.3f}".format(epoch + 1, config.epochs, loss) # 模型验证 model.eval() test_loss = 0 with torch.no_grad(): test_bar = tqdm(test_loader) for data in test_bar: x_test, y_test = data y_test_pred = model(x_test) test_loss = loss_function(y_test_pred, y_test.reshape(-1, 1)) # r2 = r2_score(y_test, y_test_pred) # Adjust_RR = 1 - (1 - r2) * (1440 - 1) / (1440 - 1 - 1) if test_loss < config.best_loss: config.best_loss = test_loss torch.save(model.state_dict(), config.save_path在这段代码后加上一段根据现有拟合好的GRU模型预测未来一段时间的值

可以根据拟合好的GRU模型进行未来一段时间的预测，具体步骤如下：

1. 准备好输入数据。如果要预测未来一段时间的值，需要先准备好相应的输入数据，包括历史数据和预测时段的特征数据。

2. 将输入数据进行预处理。需要将输入数据转换为模型可以接受的格式，例如将时间序列数据转换为二维张量。

3. 使用拟合好的GRU模型进行预测。将预处理后的输入数据输入到模型中，得到模型的预测输出。

4. 对模型的预测结果进行后处理。可以根据业务需求对模型的预测结果进行后处理，例如反向变换、平移等。

以下是一段示例代码，用于根据拟合好的GRU模型进行未来一段时间的预测：

# 加载拟合好的GRU模型
model.load_state_dict(torch.load(config.save_path))

# 准备输入数据
input_data = prepare_input_data(...)  # 根据需要自行实现

# 预处理输入数据
input_tensor = preprocess_input_data(input_data)  # 根据需要自行实现

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    output_tensor = model(input_tensor)

# 对预测结果进行后处理
output_data = postprocess_output_data(output_tensor)  # 根据需要自行实现

# 输出预测结果
print(output_data)

需要注意的是，时序预测模型的预测结果具有不确定性，因此预测结果仅供参考，不应作为决策的唯一依据。