train_X = train[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状：2352，6，3 train_Y = train[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状：2352，6，3 test_X = test[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状：591，6，3 test_Y = test[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状：591，6，3

这段代码看起来像是在将数据集分为训练集和测试集，并将数据进行了格式转换。其中，train和test是原始数据集，train_X和test_X分别是train和test中前6列的数据，train_Y和test_Y则是train和test中第7到最后一列的数据。数据类型都是float32，形状分别为2352，6，3和591，6，3。具体的含义需要根据具体上下文来理解，比如数据集的类型和用途等等。

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train_data = 2352 train = veccc_dv[:train_data, :] test = veccc_dv[train_data:, :] train_X = train[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状：2352，6，3 train_Y = train[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状：2352，6，3 test_X = test[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状：591，6，3 test_Y = test[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状：591，6，3 #输入为LSTM的输入格式 train_X = train_X.reshape((train_X.shape[0], 1, train_X.shape[1])) #数据类型Array of fioat32,形状：2352，1，6 test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], 1, test_X.shape[1]))

这段代码看起来是在准备LSTM模型的训练数据和测试数据。首先根据指定的`train_data`将原始数据`veccc_dv`划分成训练集`train`和测试集`test`，其中训练集包含前`train_data`行数据，测试集包含后面的剩余行数据。

接下来，从训练集和测试集中分别取出前6列作为输入数据`train_X`和`test_X`，取出7到最后一列作为输出数据`train_Y`和`test_Y`。

为了适应LSTM模型的输入格式，将输入数据`train_X`和`test_X`转换成形状为`(样本数, 时间步长, 特征数)`的三维数组。这里将时间步长设为1，因为每个样本只有一个时间步。最终得到的`train_X`和`test_X`的形状分别为`(2352, 1, 6)`和`(591, 1, 6)`。

请根据一下代码补全：vec_dv = vec_dv.apply(lambda x: x.apply(lambda y: y/np.linalg.norm(y))) #转成有监督数据 vecc_dv = series_to_supervised(vec_dv, 1, 1) #转换成模型需要的输入格式，形状为（2943，12，3） veccc_dv = np.float32(np.array(vecc_dv.values.tolist())) #把数据分为训练数据和测试数据 train_data = 2352 train = veccc_dv[:train_data, :] test = veccc_dv[train_data:, :] train_X = train[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状：2352，6，3 train_Y = train[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状：2352，6，3 test_X = test[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状：591，6，3 test_Y = test[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状：591，6，3 # 模型搭建 model = Sequential()

请补全以下代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 模型搭建
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(6,3), return_sequences=True))
model.add(Dense(units=3))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

这个模型使用了 LSTM 层来处理时序数据（输入形状为 (6,3)），并输出一个形状为 (6,3) 的张量。其中，units 参数控制 LSTM 层的神经元个数，optimizer 参数控制模型的优化器，loss 参数控制模型的损失函数。在本例中，我们使用了 'adam' 优化器和 'mse' 损失函数。