用pytorch写一个天气预测的代码，输入为60天的天气，输出为某一天的天气

这是一个非常有趣的问题，天气预测是一个典型的时间序列预测问题。在本文中，我们将使用PyTorch建立一个基于LSTM的时间序列预测模型，用于预测某一天的天气。

以下是代码实现：

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

# 定义模型
class WeatherPredictor(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(WeatherPredictor, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        h0 = torch.zeros(1, input.size(1), self.hidden_size)
        c0 = torch.zeros(1, input.size(1), self.hidden_size)

        out, _ = self.lstm(input, (h0, c0))
        out = self.fc(out[-1, :, :])

        return out

# 准备数据
data = np.random.randn(60, 1, 5) # 60天天气，每天包括5个特征
target = np.random.randn(1, 1, 5) # 目标天气，包括5个特征

data_tensor = torch.from_numpy(data).float()
target_tensor = torch.from_numpy(target).float()

# 初始化模型
model = WeatherPredictor(input_size=5, hidden_size=10, output_size=5)

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()

    output = model(data_tensor)
    loss = loss_fn(output, target_tensor)

    loss.backward()
    optimizer.step()

    if epoch % 10 == 0:
        print("Epoch:", epoch, "Loss:", loss.item())

# 预测天气
with torch.no_grad():
    input = torch.from_numpy(data[59:, :, :]).float()
    output = model(input)
    print("预测天气：", output.numpy())

在这个例子中，我们使用了一个包含60天天气数据的输入张量，每天包括5个特征，和一个包含目标天气数据的输出张量。我们使用nn.LSTM模块来实现LSTM网络，并使用nn.Linear模块来实现全连接层。在训练过程中，我们使用均方误差损失函数和Adam优化器。最后，我们使用训练好的模型来预测未来一天的天气。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的模型和更多的特征。