如何调用训练好的lstm模型预测新数据，输入的sequence是什么

要调用训练好的LSTM模型进行预测，首先需要确保`predict.py`文件包含了正确的模型实例化、加载预训练权重以及预测逻辑。这里假设模型已经被训练并且保存在文件`model.pth`中。

1. **加载模型和预训练权重**[^1]：

   from predict import load_model
   model = load_model('model.pth')

2. **数据预处理**，如果模型训练时采用了归一化，那么预测时也需要对新数据进行同样的预处理。这通常涉及到特征缩放或转换回原始范围：

   new_data = preprocess_new_data(new_sequence)  # 假设preprocess_new_data是一个自定义函数

3. **准备输入序列**[^2]：

   sequence_input = prepare_sequence(new_data, model.input_size, seq_length)  # 根据模型要求调整序列长度

4. **模型预测**：

   prediction = model(sequence_input)

5. **解码预测结果**：
如果预测的是分类任务，可能需要将概率转化为类别；如果是回归任务，可以取预测值本身：

   predicted_class = decode_prediction(prediction)  # 根据具体任务定义decode_prediction函数