解释以下代码print('Training') model_stateless.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=(x_test, y_test), shuffle=False) print('Predicting') predicted_stateless = model_stateless.predict(x_test, batch_size=batch_size) # ---------------------------- print('Plotting Results') plt.subplot(3, 1, 1) plt.plot(y_test) plt.title('Expected') plt.subplot(3, 1, 2) # 删除第一个 "tsteps-1"，因为不可能预测它们，因为不存在要使用的 "上一个" 时间步 plt.plot((y_test - predicted_stateful).flatten()[tsteps - 1:]) plt.title('Stateful: Expected - Predicted') plt.subplot(3, 1, 3) plt.plot((y_test - predicted_stateless).flatten()) plt.title('Stateless: Expected - Predicted') plt.show()

这段代码用于绘制模型预测结果的图表。在训练完成后，首先使用 predict() 方法对测试数据进行预测，并将预测结果存储在 predicted_stateless 变量中。接下来，使用 Matplotlib 库中的 subplot() 和 plot() 方法绘制三个子图，分别显示预期结果、stateful LSTM 模型的预测误差和 stateless LSTM 模型的预测误差。其中，第二个子图中删除了第一个 "tsteps-1"，因为在这些时间步之前，没有上一个时间步可以用来进行预测。最后，使用 show() 方法显示绘制的图表。