criterion = nn.MSELoss()我知道这个的意思，但是不知道这种形式的意义

`nn.MSELoss()` 表示调用了PyTorch框架中的均方误差损失函数。这个函数的作用是计算模型预测输出和真实标签之间的均方误差。

将这个函数赋值给 `criterion` 变量，是为了在训练神经网络模型的过程中使用这个损失函数。后续在计算模型输出和真实标签之间的误差时，就可以调用这个变量，而不需要每次重新定义损失函数。这样做的好处是代码更加简洁，可读性更高。

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train_set = TrainDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR) val_set = ValDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR)#47-50加载训练集和验证集的图像 train_loader = DataLoader(dataset=train_set, num_workers=4, batch_size=16, shuffle=True) val_loader = DataLoader(dataset=val_set, num_workers=4, batch_size=1, shuffle=False) net = Net().cuda()#初始化网络 criterion = torch.nn.MSELoss().cuda()#设置损失函数 optimizer = torch.optim.Adam([paras for paras in net.parameters() if paras.requires_grad == True], lr=0.001)#设置优化器 t = 5 T = NUM_EPOCHS n_t = 0.5 lambda1 = lambda epoch: (0.9 * epoch / t + 0.1) if epoch < t else 0.1 if n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) < 0.1 else n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda1)#56-64损失函数学习率的一个变化策略。这里面我们学习选择了先上升后下降的一个学习力策略 results = {'loss': [], 'psnr': [], 'ssim': [], 'bic_psnr': [], 'bic_ssim': [], 'val_loss': []} for epoch in range(1, NUM_EPOCHS + 1):#迭代开始 train_bar = tqdm(train_loader) running_results = {'batch_sizes': 0, 'loss': 0} net.train()#加载网络，进入for循环 for data, target in train_bar: batch_size = data.size(0) running_results['batch_sizes'] += batch_size inputs = Variable(data).cuda()#加载variable形式，把它放在cuda（GPU）上 gt = Variable(target).cuda() output = net(inputs)#网络输出

这段代码是用训练集和验证集的图像来训练神经网络模型。首先，使用 TrainDatasetFromFolder 和 ValDatasetFromFolder 从文件夹中加载训练集和验证集的图像，并设置裁剪大小和超分辨率倍数等参数。然后，使用 DataLoader 将训练集和验证集的图像分批次加载，并指定每个批次的大小、是否打乱顺序等参数。接下来，初始化神经网络模型、损失函数和优化器，并使用 LambdaLR 设置损失函数学习率的变化策略。在迭代开始前，初始化结果字典，并在每个迭代 epoch 中，使用 tqdm 记录训练进度。在每个批次中，将数据和标签转换为 Variable 类型，并将其放在 cuda（GPU）上。然后，将输入数据送入神经网络模型中，得到输出结果。

把这个线性回归模型改成lstm

将线性回归模型改为LSTM模型需要进行一些调整。LSTM（Long Short-Term Memory）是一种递归神经网络（RNN）的变体，适用于处理序列数据。

首先，我们需要导入适用于LSTM模型的库和类：

import torch
import torch.nn as nn

接下来，我们可以定义一个LSTM模型类，继承自`nn.Module`类，并实现其中的方法：

class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTMModel, 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, input):
        lstm_out, _ = self.lstm(input.view(len(input), 1, -1))
        output = self.fc(lstm_out.view(len(input), -1))
        return output[-1]

在上面的代码中，我们定义了一个`LSTMModel`类，其中包含了一个LSTM层和一个全连接层（线性层）。`__init__`方法用于初始化模型的参数，`forward`方法用于定义前向传播的过程。

在训练和预测过程中，我们需要将数据转换为适合LSTM模型输入的张量形式。以下是一个示例：

# 将数据转换为张量形式
inputs = torch.tensor(df['年份'].values, dtype=torch.float32)
labels = torch.tensor(df[['PCI', 'RQI', 'RDI', 'SRI']].values, dtype=torch.float32)

# 创建LSTM模型实例
model = LSTMModel(input_size=1, hidden_size=64, output_size=4)  # 假设输入特征维度为1，隐藏层大小为64，输出特征维度为4

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 进行模型训练
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 进行预测
future_inputs = torch.tensor(future_years, dtype=torch.float32)
predictions = model(future_inputs)

在上面的代码中，我们首先将输入和标签数据转换为张量形式。然后，我们创建了一个`LSTMModel`实例，并定义了损失函数和优化器。接下来，我们使用循环进行模型训练，反向传播并更新参数。最后，我们使用模型进行未来几年的预测。

请注意，上述代码仅提供了LSTM模型的基本示例。在实际应用中，您可能需要根据具体任务进行适当的调整和扩展，例如添加更多的LSTM层、调整超参数、对数据进行预处理等。