我有一个20行11列的数据，最后一列是我要预测的值，我想用pytorch写一个lstm代码用前3行数据预测第4行最后一列的数据进行训练，请帮我实现

好的，以下是一个基本的LSTM代码实现：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

# 定义 LSTM 模型
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, inputs):
        lstm_out, _ = self.lstm(inputs.view(len(inputs), 1, -1))
        predictions = self.fc(lstm_out.view(len(inputs), -1))
        return predictions[-1]

# 超参数设置
input_size = 3
hidden_size = 10
output_size = 1
learning_rate = 0.01
epochs = 100

# 加载数据
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
X = data[:, :3]
y = data[:, 3]

# 初始化模型和优化器
model = LSTM(input_size, hidden_size, output_size)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
criterion = nn.MSELoss()

# 训练模型
for epoch in range(epochs):
    for i in range(len(X)):
        # 将数据转换为 Tensor 格式
        inputs = torch.from_numpy(X[i]).float()
        label = torch.from_numpy(np.array([y[i]])).float()

        # 计算输出并计算损失
        output = model(inputs)
        loss = criterion(output, label)

        # 反向传播并更新参数
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    if epoch % 10 == 0:
        print('Epoch {}/{} => Loss: {:.6f}'.format(epoch, epochs, loss.item()))

# 预测
with torch.no_grad():
    inputs = torch.from_numpy(X[0]).float()
    print('Predicted value:', model(inputs).item())

其中，`input_size` 表示输入特征数，`hidden_size` 表示 LSTM 的隐藏单元数，`output_size` 表示输出特征数，`learning_rate` 表示学习率，`epochs` 表示迭代次数。`data.csv` 是数据文件，其中前 3 列是输入特征，最后一列是输出特征。

在训练模型时，我们将每行数据转换为 Tensor 格式，然后计算输出并计算损失，最后进行反向传播并更新参数。在预测阶段，我们将第一行数据转换为 Tensor 格式，并计算输出即可。