inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:]) x = keras.layers.LSTM(16, return_sequences=True)(inputs) x = keras.layers.Dropout(0.2)(x) x = keras.layers.LSTM(8)(x) x = keras.layers.Activation('relu')(x) outputs = keras.layers.Dense(1)(x) model = keras.Model(inputs, outputs) model.summary() opt = keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.001, rho=0.9) model.compile(optimizer=opt, loss='mae', metrics=['mae']) # （9）模型训练 epochs = 100 early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, verbose=1) # 训练模型，并使用 EarlyStopping 回调函数 history = model.fit(train_ds, epochs=epochs, validation_data=val_ds, callbacks=[early_stop]) # （12）预测 y_predict = model.predict(x_test)详细说说该模型

这是一个基于 LSTM 的深度学习模型，用于回归问题。输入数据的形状是样本的最后两个维度，即时间步和特征数。

该模型包含两层 LSTM，第一层 LSTM 拥有 16 个隐藏单元，同时返回序列；第二层 LSTM 拥有 8 个隐藏单元，不返回序列。在第一层 LSTM 后，使用了一个 0.2 的 Dropout 层以避免过拟合，并在第二层 LSTM 后使用了一个 ReLU 激活函数。

最终的输出层是一个全连接层，只有一个输出节点，用于回归问题。

模型使用 RMSprop 优化器来训练，学习率为 0.001，rho 为 0.9。损失函数为 MAE（平均绝对误差），评估指标也为 MAE。

在模型训练阶段，使用了 EarlyStopping 回调函数来提前停止训练以避免过拟合。训练记录存储在 history 对象中。

在预测阶段，将测试数据输入模型中，得到模型的预测结果 y_predict。