帮我写一个lstm训练的代码，输入248，输出140

在Python中，我们可以使用Keras库（现在已经被TensorFlow 2.x融合）来构建LSTM模型进行序列数据的训练。这里是一个简单的例子，假设我们有一个时间步长为248的序列数据集，目标是预测未来的140步。请注意，这只是一个基础模板，实际应用中你需要根据数据集的具体情况进行调整。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 假设X_train是输入数据（形状为(batch_size, timesteps, input_dim))
# y_train是对应的标签（形状为(batch_size, output_steps, output_dim) 或者 (batch_size, output_dim)，取决于你是回归还是分类）

# 数据预处理，将输入和输出整理成适合LSTM的形式
input_dim = 248 # 输入特征数
output_dim = 140 # 输出步长
timesteps = 248 # 时间步长

# 将输出展平为单维度，如果y_train是多维的
if len(y_train.shape) > 2:
    y_train = tf.reshape(y_train, (-1, output_dim))

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, return_sequences=True, input_shape=(timesteps, input_dim))) # 长短期记忆层
model.add(LSTM(units=32)) # 另一层LSTM用于进一步处理
model.add(Dense(output_dim, activation='linear')) # 输出层，对于连续预测可以选择线性激活函数

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') # 对于回归任务通常选择均方误差作为损失函数

# 分割数据为训练集和验证集
train_data, val_data = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2)

# 训练模型
history = model.fit(train_data, val_data,
                    epochs=50, # 根据实际情况调整迭代次数
                    batch_size=32,
                    validation_split=0.2,
                    verbose=1)

# 保存模型
model.save('lstm_model.h5')