def create_inout_sequences(input_data, input_window ,output_window): inout_seq = [] L = len(input_data) block_num = L - block_len + 1 # total of [N - block_len + 1] blocks # where block_len = input_window + output_window for i in range( block_num ): train_seq = input_data[i : i + input_window] train_label = input_data[i + output_window : i + input_window + output_window] inout_seq.append((train_seq ,train_label)) return torch.FloatTensor(np.array(inout_seq))这段代码什么意思举例说明

这段代码是用来创建输入和输出序列的函数。给定输入数据、输入窗口大小和输出窗口大小，它将返回一个由输入和输出序列组成的列表。

具体来说，函数首先计算出由多少个输入和输出序列组成的块，每个块的大小为输入窗口大小加上输出窗口大小减一。然后，对于每个块，函数将从输入数据中提取输入序列和对应的输出序列，并将它们添加到一个列表中，最终将该列表转换为PyTorch张量并返回。

举个例子，假设我们有以下输入数据：

input_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

如果我们调用函数并指定输入窗口大小为3，输出窗口大小为2：

create_inout_sequences(input_data, 3, 2)

那么函数将提取以下输入和输出序列：

[(tensor([1., 2., 3.]), tensor([4., 5.])),
 (tensor([2., 3., 4.]), tensor([5., 6.])),
 (tensor([3., 4., 5.]), tensor([6., 7.])),
 (tensor([4., 5., 6.]), tensor([7., 8.])),
 (tensor([5., 6., 7.]), tensor([8., 9.])),
 (tensor([6., 7., 8.]), tensor([9., 10.]))]

其中每个元素都是一个元组，第一个元素是输入序列的张量，第二个元素是对应的输出序列的张量。例如，第一个元组`(tensor([1., 2., 3.]), tensor([4., 5.]))`表示在输入数据中提取了长度为3的输入序列`[1, 2, 3]`，并且对应的输出序列为`[4, 5]`。