diseases_lstmnn = torch.load('model/lstmnn.pt') 是什么意思

这段代码是在加载一个名为'lstmnn.pt'的预训练模型文件，并将其存储在名为'diseases_lstmnn'的变量中。预训练模型是指先用大量的数据训练好的模型，在后续任务中可以作为基础模型进行微调，以提高任务的效果。在这里，预训练模型是使用循环神经网络（LSTM）和神经网络（NN）来建模和预测疾病的数据。

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diseases_disperse, diseases_sclaer = np.load('diseases_disperse.npy', allow_pickle=True), np.load('diseases_scaler.npy', allow_pickle=True).item()是什么意思

这段代码的意思是通过numpy库中的load函数，从' diseases_disperse.npy'和'diseases_scaler.npy'这两个文件中加载diseases_disperse和diseases_scaler两个变量，并将其保存为字典对象（item()表示将数组类型转换为字典对象）。这些变量可能是在机器学习模型的训练和应用中所需要的。但具体它们是用来干什么的，并不清楚。

input = diseases_perprocessing(params["input"]) pred = F.softmax(diseases_lstmnn(torch.from_numpy(input).float()), dim=1)[0][1] returnData['prob'] = f'{pred:.4f}'

这是一个关于疾病预测的代码段，它通过输入参数params["input"]来进行疾病预处理，并且使用一个基于LSTM的神经网络模型进行预测，返回概率值pred，最后将概率值以字符串形式存储在returnData字典变量中的prob键值对中。