创建LSTM模型，要求神经网络层数为2，输入维度为3，隐藏层维度为1，序列长度为50，训练轮次为60，批大小为32，损失函数为均方误差，学习率为0.002，优化器为Adam，创建回调函数，用于在每采用100组数据进行一次训练后进行一次验证，每采用100组数据进行一次训练后,即使用验证集的数据进行一次验证，输出每次验证的训练集损失和验证集损失

好的，以下是创建LSTM模型的代码，包括回调函数的设置：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
from keras.callbacks import Callback
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 创建回调函数
class ValLossCallback(Callback):
    def __init__(self, validation_data):
        self.validation_data = validation_data

    def on_batch_end(self, batch, logs=None):
        if batch % 100 == 0:
            x_val, y_val = self.validation_data
            y_pred = self.model.predict(x_val)
            train_loss = logs['loss']
            val_loss = mean_squared_error(y_val, y_pred)
            print('Train loss: {}, Val loss: {}'.format(train_loss, val_loss))

# 设置参数
input_dim = 3
hidden_dim = 1
sequence_length = 50
batch_size = 32
epochs = 60
learning_rate = 0.002

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(hidden_dim, input_shape=(sequence_length, input_dim), return_sequences=True))
model.add(LSTM(hidden_dim, return_sequences=False))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=['mse'])

# 生成数据
x_train = np.random.randn(1000, sequence_length, input_dim)
y_train = np.random.randn(1000, 1)
x_val = np.random.randn(100, sequence_length, input_dim)
y_val = np.random.randn(100, 1)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, callbacks=[ValLossCallback((x_val, y_val))])

这个模型的结构是两层LSTM，每一层的隐藏层维度为1，输入维度为3，序列长度为50。训练轮次为60，批大小为32，损失函数为均方误差，学习率为0.002，优化器为Adam。回调函数ValLossCallback用于在每采用100组数据进行一次训练后进行一次验证，输出每次验证的训练集损失和验证集损失。