代码运行后出错了line 82, in <module> y_pred = model(x) line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) line 65, in forward x, _ = self.rnn(x) line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) RuntimeError: input.size(-1) must be equal to input_size. Expected 1, got 1000

这个错误信息告诉我们，在第 82 行代码处，你调用了一个模型，但是在模型的第 65 行代码处出现了错误。在第 65 行代码中，模型使用了 RNN 层，但是在 RNN 层的输入中，最后一个维度的大小不符合预期。预期输入的最后一个维度大小为 1，但是实际上得到的大小为 1000。

你需要检查一下你的输入数据 x 的形状是否正确。如果不正确，你需要调整它的形状，使得它的最后一个维度大小为 1。如果输入数据的形状是正确的，那么你需要检查一下 RNN 层的输入大小设置是否正确。

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Traceback (most recent call last): File "D:\python\LTSM.py", line 91, in <module> y_test_pred=model(x_test) File "D:\anaco\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\python\LTSM.py", line 51, in forward h0=torch.zeros(self.num_layers,x.size(0),self.hidden_dim).requires_grad_() TypeError: 'int' object is not callable

这个错误通常是由于在使用PyTorch时调用了一个整数对象而不是相应的函数或方法。根据你提供的信息，这个错误可能是由于在LTSM.py文件的第51行中，你试图在一个整数上调用requires_grad_()方法引起的。请确保你在使用该方法之前已经正确地初始化了相应的张量/变量。你可以检查一下你的代码并找出哪个变量是整数类型，然后将其更正为张量或变量类型。

请修改代码，代码出错了Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.1\PycharmProject\test\test2.py", line 82, in <module> y_pred = model(x) File "D:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.1\PycharmProject\test\test2.py", line 65, in forward x, _ = self.rnn(x) File "D:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\rnn.py", line 953, in forward self.check_forward_args(input, hx, batch_sizes) File "D:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\rnn.py", line 234, in check_forward_args self.check_input(input, batch_sizes) File "D:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\rnn.py", line 210, in check_input raise RuntimeError( RuntimeError: input.size(-1) must be equal to input_size. Expected 1, got 1000

根据错误信息，我们可以看出是 RNN 层的输入大小设置有误，需要调整输入数据的维度。你可以尝试修改代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

class RNNModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_classes):
        super(RNNModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        out, _ = self.rnn(x, h0)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

在这个修改后的代码中，我们使用了 `batch_first=True` 参数来设置 RNN 层的输入数据格式为 batch_first。这样，我们就可以将输入数据的维度更改为 `(batch_size, seq_len, input_size)`，并且在 RNN 层的输出中，取最后一个时间步的输出作为模型的输出。这样就可以避免出现维度不匹配的错误了。