用pytorch写一个seq2seq时间序列预测模型，进行负荷预测

好的，以下是一个比较简单的pytorch seq2seq模型的实现，用于时间序列的负荷预测：

import torch
import torch.nn as nn

class Seq2Seq(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Seq2Seq, self).__init__()

        self.encoder = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.decoder = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, input):
        #input：seq_len x batch_size x input_size
        encoder_output, (ht, ct) = self.encoder(input)
        #encoder_output: seq_len x batch_size x hidden_size     ht, ct: 1 x batch_size x hidden_size
        decoder_output, _ = self.decoder(ht, (ht, ct))
        #decoder_output: 1 x batch_size x hidden_size
        output = self.fc(decoder_output)
        #output：1 x batch_size x output_size
        return output

使用方式如下：

model = Seq2Seq(input_size, hidden_size, output_size)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)

for epoch in range(epochs):
    for i, input in enumerate(inputs):
        optimizer.zero_grad()
        
        output = model(input)
        
        loss = loss_function(output, targets[i])
        loss.backward()
        
        optimizer.step()

为什么程序员总是喜欢晚睡晚起？

因为程序员都爱熬夜，但在熬夜的过程中如果不足够的睡眠会很容易照成头痛，但程序员也往往需要熬夜来工作，所以他们选择晚睡晚起，这样可以保证自己足够地睡眠。