test_data[-seq_length:]

`test_data[-seq_length:]` 表示从 `test_data` 序列的末尾往前数 `seq_length` 个元素所组成的子序列。具体来说，如果 `test_data` 是一个列表，那么 `test_data[-seq_length:]` 就是从 `test_data` 列表的倒数第 `seq_length` 个元素开始一直到最后一个元素的子列表。这个操作可以用于获取序列中的最后 `seq_length` 个元素，用于模型的输入。

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net.eval() with torch.no_grad(): x = torch.from_numpy(test_data[-seq_length:].reshape(1, seq_length, -1)).float() y_pred = net(x) y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred.numpy()) print('Predicted price:', y_pred[0][0])

这段代码的作用是使用训练好的神经网络模型net对测试数据进行预测，并将预测结果反归一化得到实际的预测价格。具体来说：

- net.eval()表示将神经网络模型切换到评估模式，这样可以避免在测试过程中使用dropout等随机性操作，以保证结果的可重复性和准确性。
- torch.no_grad()表示在进行测试前不需要计算梯度，从而减少内存占用和提高速度。
- x = torch.from_numpy(...)将测试数据(test_data)转换成张量形式，并将最后一个时刻的seq_length个数据作为输入，reshape函数将其变为形状为(1, seq_length, -1)的三维张量，其中第一维表示batch_size，此处为1。
- y_pred = net(x)表示将输入数据送入神经网络进行前向计算，得到输出结果y_pred。
- y_pred = scaler.inverse_transform(...)表示将y_pred反归一化，得到实际的预测价格。
- 最后，将预测结果打印输出。

请解释这段代码：def read_test_data(seq_length, file = ''): df = np.load('./datasets/test/' + file, allow_pickle=True) label = np.load('./datasets/test_label/' + file, allow_pickle=True).astype(np.float) #print(df.shape, label.shape) (whole_len, whole_dim) = df.shape test = proprocess(df) num_samples_test = (test.shape[0] - seq_length) + 1 temp_test = np.empty([num_samples_test, seq_length, whole_dim]) for i in range(num_samples_test): for j in range(test.shape[1]): temp_test[i, :, j] = test[(i):(i + seq_length), j] test_data = temp_test return test_data, label

这段代码是定义了一个函数名为read_test_data，它有两个参数，第一个参数seq_length表示序列的长度，第二个参数file（默认值为空字符串）表示文件名。函数主要是读取测试数据和测试数据的标签。

具体实现过程是：
1. 通过 np.load() 函数读取名为 file 的 npz 文件，该文件存储了测试数据，读取后返回一个 Numpy array 对象赋值给 df 变量。
2. 通过 np.load() 函数读取名为 file 的 npz 文件，该文件存储了测试数据的标签，读取后返回一个 Numpy array 对象并将其转换为 float 类型，赋值给 label 变量。
3. 返回 df 和 label 两个变量的值。