在上述代码中加上将一个文件夹中所有的csv文件的预测结果放进一个Excel中

好的，您可以使用Python的os和glob库来遍历文件夹中的所有CSV文件，并将它们的预测结果存储到一个Excel文件中。您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，定义一个函数来读取CSV文件并返回预测结果，如下所示：

def read_csv(file_path):
    # 读取CSV文件
    data = pd.read_csv(file_path, header=None)
    input_data = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float32)
    num = input_data.shape[0] - 30
    input_data = torch.reshape(input_data[:num], (-1, 30, 1))

    # 进行预测
    with torch.no_grad():
        output = model(input_data.to(device))
        pred = output.cpu().numpy()

    return pred

其中，file_path是CSV文件的路径，model是您的模型对象，device是您的设备对象。

2. 接下来，使用glob库遍历文件夹中的所有CSV文件，调用read_csv函数获取预测结果，并将它们存储到一个字典中，如下所示：

import os
import glob

folder_path = '/path/to/folder'  # 文件夹路径
result_dict = {'File Name': [], 'Predicted Value': []}  # 存储预测结果的字典

for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.csv')):
    file_name = os.path.basename(file_path)
    pred = read_csv(file_path)
    result_dict['File Name'].append(file_name)
    result_dict['Predicted Value'].append(pred.flatten())

3. 最后，将字典转换为DataFrame对象并将其输出到Excel文件中，如下所示：

result_df = pd.DataFrame(result_dict)
file_name = 'output.xlsx'  # 输出的Excel文件名
result_df.to_excel(file_name, index=False)  # 将DataFrame对象输出到Excel中

完整的代码如下所示：

import os
import glob
import pandas as pd
import numpy as np
import torch

# 定义读取CSV文件的函数
def read_csv(file_path):
    # 读取CSV文件
    data = pd.read_csv(file_path, header=None)
    input_data = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float32)
    num = input_data.shape[0] - 30
    input_data = torch.reshape(input_data[:num], (-1, 30, 1))

    # 进行预测
    with torch.no_grad():
        output = model(input_data.to(device))
        pred = output.cpu().numpy()

    return pred

# 遍历文件夹中的所有CSV文件
folder_path = '/path/to/folder'  # 文件夹路径
result_dict = {'File Name': [], 'Predicted Value': []}  # 存储预测结果的字典

for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.csv')):
    file_name = os.path.basename(file_path)
    pred = read_csv(file_path)
    result_dict['File Name'].append(file_name)
    result_dict['Predicted Value'].append(pred.flatten())

# 将结果输出到Excel中
result_df = pd.DataFrame(result_dict)
file_name = 'output.xlsx'  # 输出的Excel文件名
result_df.to_excel(file_name, index=False)  # 将DataFrame对象输出到Excel中

希望对您有帮助！