我的训练模型：def trainModel(trainX1,trainX2,trainY1,trainY2,config): ''' trainX，trainY: 训练LSTM模型所需要的数据 config: 配置文件 ''' model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY1,trainY2,config) model.summary() model.compile(optimizer=config.optimizer, loss=config.loss_metric) #model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss=config.loss_metric) model.fit([trainX1,trainX2], [trainY1,trainY2], epochs=config.epochs, batch_size=config.lstm_batch_size, verbose=config.verbose,validation_split=0.2, callbacks=[my_early_stopping]) return model， 看看需要改吗

这个训练模型中已经设置了 `batch_size` 参数，可以通过 `config.lstm_batch_size` 来修改训练批次的大小。如果你想要在 GPU 上进行训练，你可以按照之前的方式配置 TensorFlow 并将模型和数据放入 GPU 内存中。如果你想要使用 `tf.distribute.Strategy` 进行分布式训练，你可以按照之前的方式设置策略，并在创建模型时将其传递给 `tf.keras.models.Model()`，例如：

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY1,trainY2,config)
    model.compile(optimizer=config.optimizer, loss=config.loss_metric)
    model.fit([trainX1,trainX2], [trainY1,trainY2], epochs=config.epochs, batch_size=config.lstm_batch_size, verbose=config.verbose,validation_split=0.2, callbacks=[my_early_stopping])

在这个例子中，`LSTNetAttention` 是你的模型类，`trainX1`、`trainX2`、`trainY1`、`trainY2` 和 `config` 分别是你的训练数据、标签和配置文件。通过使用 `with strategy.scope()`，你可以确保模型和训练的所有变量都在指定的策略下进行。