根据上述数据建立，lstm-transformer模型，帮我写出python代码，不适用tensorflow

构建一个基于LSTM-Transformer的模型，不使用TensorFlow，我们可以选择PyTorch或者其他支持深度学习的库，例如Keras(虽然Keras底层是TF，但可以方便地作为非TF环境的封装)。下面是一个简单的例子，假设我们有一个Pandas DataFrame叫做df，其中包含时间序列数据：

import torch
from torch import nn
from torch.nn import LSTM, TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer

class LSTMTripleNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, n_heads, dropout=0.1):
        super(LSTMTripleNet, self).__init__()
        
        # LSTM部分
        self.lstm = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout)
        
        # Transformer部分
        self.transformer = TransformerEncoder(TransformerEncoderLayer(hidden_size, n_heads, dim_feedforward=hidden_size, dropout=dropout), num_layers)
        
        # 输出层
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, 1)  # 假设我们要预测的是单变量
        
    def forward(self, x):
        # LSTM处理
        lstm_out, _ = self.lstm(x)
        
        # Transformer编码
        transformed_out = self.transformer(lstm_out.permute(1, 0, 2))  # permute to (batch_size, seq_len, hidden_size)

        # 将Transformer的输出转换回原始形状，并通过全连接层得到预测值
        out = self.fc(transformed_out.permute(1, 0, 2).mean(dim=1))  # 取每个样本的平均值作为代表
        
        return out

# 假设输入数据已经被预处理为合适的形式
input_data = df['YearTotalRainfall'].values.reshape(-1, 1)
model = LSTMTripleNet(input_size=input_data.shape[1], hidden_size=64, num_layers=2, n_heads=4)

这个模型首先通过LSTM捕获时间序列的长期依赖，然后用Transformer进行上下文关注，最后通过线性层生成预测值。注意这只是一个基础示例，实际应用可能需要调整超参数，添加批量归一化、残差连接等优化技巧。