写一个预测精度比较高的RNN的预测代码

好的，以下是一个预测精度比较高的RNN预测代码，使用PyTorch实现。这个代码使用一个LSTM模型来进行序列预测，并且使用了一些技巧来提高预测精度：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

# 定义LSTM模型
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers):
        super(LSTM, self).__init__()

        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers

        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, input.size(0), self.hidden_size).to(input.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, input.size(0), self.hidden_size).to(input.device)

        output, (hn, cn) = self.lstm(input, (h0, c0))
        output = self.fc(output[:, -1, :])
        return output

# 定义训练数据
input_data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
target_data = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20])

# 转换为Tensor
input_tensor = torch.from_numpy(input_data).unsqueeze(1).float()
target_tensor = torch.from_numpy(target_data).unsqueeze(1).float()

# 定义超参数
input_size = 1
hidden_size = 10
output_size = 1
num_layers = 2
learning_rate = 0.01
num_epochs = 1000

# 创建LSTM模型
lstm = LSTM(input_size, hidden_size, output_size, num_layers)

# 将模型移到GPU上
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
lstm.to(device)

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    lstm.zero_grad()

    output = lstm(input_tensor)

    loss = loss_fn(output, target_tensor)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if epoch % 100 == 0:
        print('Epoch: {}, Loss: {}'.format(epoch, loss.item()))

# 预测模型
with torch.no_grad():
    input_tensor = torch.from_numpy(np.array([11, 12, 13, 14, 15])).unsqueeze(1).float().to(device)
    output_tensor = lstm(input_tensor)
    output_data = output_tensor.cpu().numpy().flatten()

print('Input: {}, Target: {}, Output: {}'.format([11, 12, 13, 14, 15], [22, 24, 26, 28, 30], output_data))

这个代码使用一个LSTM模型来进行序列预测。训练数据和目标数据是一个简单的1到10的序列，目标是每个元素乘以2得到的序列。模型的输入和输出都是标量，因此需要将训练数据和目标数据转换为形状为`(seq_length, 1)`的张量。在训练过程中，将LSTM的输出与目标数据进行比较，使用均方误差损失函数进行优化，并使用Adam优化器进行更新。最后，使用训练好的模型进行预测并输出结果。

此外，为了提高预测精度，还进行了以下优化：

1. 将LSTM模型移到GPU上进行训练和预测，以加速计算。
2. 增加了LSTM的层数，以增加模型的复杂度。
3. 增加了训练次数，以提高模型的拟合能力。