input_size = 1 hidden_size = 100 output_size = 1 num_layers = 1 learning_rate = 0.01 num_epochs = 100

这段代码中的变量分别表示什么意思？

- `input_size`：输入特征的维度，通常指时间序列中每个时间步的特征数。
- `hidden_size`：LSTM 模型中隐藏状态的维度，也称为 LSTM 的神经元数量。
- `output_size`：输出特征的维度，通常指时间序列中每个时间步的输出数。
- `num_layers`：LSTM 模型中的层数，通常在处理复杂任务时需要增加层数。
- `learning_rate`：优化算法中的学习率，用于控制参数更新的速度。
- `num_epochs`：模型训练的轮数，也称为迭代次数。在每个轮次中，模型会处理所有的训练数据。