class Config(): data_path = '工作表1.csv' timestep = 1 # 时间步长，就是利用多少时间窗口 batch_size = 32 # 批次大小 feature_size = 1 # 每个步长对应的特征数量，这里只使用1维，每天的风速 hidden_size = 256 # 隐层大小 output_size = 1 # 由于是单输出任务，最终输出层大小为1，预测未来1天风速 num_layers = 2 # gru的层数 epochs = 50 # 迭代轮数 best_loss = 0 # 记录损失 learning_rate = 0.003 # 学习率 model_name = 'gru' # 模型名称 save_path = './{}.pth'.format(model_name) # 最优模型保存路径 config = Config()

这段代码定义了一个名为Config的类，其中包含了一些模型训练的参数和配置信息。具体的参数和配置如下：

- data_path: 数据集的路径，这里是指定为'工作表1.csv'
- timestep: 时间步长，表示模型使用多少时间窗口的数据进行预测，这里设置为1
- batch_size: 批次大小，表示每次训练时使用的样本数量，这里设置为32
- feature_size: 每个时间步长对应的特征数量，这里只使用1维，表示每天的风速
- hidden_size: 隐层大小，表示GRU模型中隐藏层的维度大小，这里设置为256
- output_size: 输出层大小，由于是单输出任务，最终输出层大小为1，用于预测未来1天的风速
- num_layers: GRU模型的层数，这里设置为2
- epochs: 迭代轮数，表示模型训练时遍历整个数据集的次数，这里设置为50
- best_loss: 记录最佳损失值，用于保存最优模型
- learning_rate: 学习率，表示模型在训练过程中的学习速率，这里设置为0.003
- model_name: 模型名称，这里是'gru'
- save_path: 最优模型保存路径，使用了format方法将模型名称填入保存路径中，保存路径为'./gru.pth'

通过创建一个config对象，可以方便地使用这些配置信息进行模型的训练和保存。