关于#lstm#的问题：用chatgpt写的LSTM代码，自己做了部分修改（它的代码运行不起来），这是怎么回事任务是1到63数字的时间序列预测(语言-python)

用chatgpt写的LSTM代码，自己做了部分修改（它的代码运行不起来），但是迭代一定次数以后，损失就不变了，这是怎么回事
任务是1到63数字的时间序列预测，下面为部分输出

import torch
from torch import nn

# 创建时间序列数据
data = torch.arange(1, 64, dtype=torch.float32)


def create_sequence(data, seq_length=5):
    """创建输入序列和输出序列"""
    xs, ys = [], []
    for i in range(len(data) - seq_length):
        x = data[i:i + seq_length].view(-1, 1)
        y = data[i + seq_length].view(-1, 1)
        xs.append(x)
        ys.append(y)
    return torch.stack(xs), torch.stack(ys)


# 创建输入序列和输出序列
xs, ys = create_sequence(data)

# 将数据集分为训练集和测试集
train_size = int(len(xs) * 0.8)
train_xs, train_ys = xs[:train_size], ys[:train_size]
#print(train_xs, train_ys)
test_xs, test_ys = xs[train_size:], ys[train_size:]

# 将数据放到 GPU 上（如果有的话）
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
train_xs, train_ys = train_xs.to(device), train_ys.to(device)
test_xs, test_ys = test_xs.to(device), test_ys.to(device)

# 定义 RNN 模型
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super().__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out, h_state = self.lstm(x)
        out = out[:, -1, :].squeeze(1)
        out = self.relu1(out)
        out = self.fc(out)
        return out

# 设置超参数
input_size = 1
hidden_size = 10
output_size = 1
learning_rate = 0.001
num_epochs = 50000

# 实例化模型和损失函数
model = RNN(input_size, hidden_size, output_size).to(device)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 开始训练模型
best_loss = float('inf')
for epoch in range(num_epochs):
    # 将数据输入到模型中进行预测
    pred_train = model(train_xs)
    # 计算损失函数
    loss = criterion(pred_train.squeeze(), train_ys)
    # 清空梯度，反向传播，更新参数
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    # 计算测试集上的损失函数，并更新 best_loss
    with torch.no_grad():
        pred_test = model(test_xs)
        test_loss = criterion(pred_test.squeeze(), test_ys)
        if test_loss < best_loss:
            best_loss = test_loss
            best_model = model
        # 每隔100轮输出一次损失函数
        if (epoch + 1) % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Train Loss: {:.4f}, Test Loss: {:.4f}'.format(
                epoch + 1, num_epochs, loss.item(), test_loss.item()))

    # Early Stopping
    if epoch > 100 and test_loss > best_loss:
        print('Early stopping at epoch {}'.format(epoch+1))
        break

# 测试模型的效果
with torch.no_grad():
    # 将数据输入到模型中进行预测
    pred_test = best_model(test_xs)
    # 计算测试集上的平均损失函数
    test_loss = criterion(pred_test.squeeze(), test_ys)
    print('Test Loss: {:.4f}'.format(test_loss.item()))

    # 取出最后4个时刻的数据进行预测
    last_inputs = data[-4:].view(-1, 1).to(device)
    for i in range(5):
        # 进行预测
        pred = best_model(last_inputs.unsqueeze(0))
        print("pred", pred)
        # 计算预测值和真实值之间的差异
        diff = pred.item() - data[-1]
        # 将预测结果加入输入序列中
        last_inputs = torch.cat([last_inputs[1:], pred.view(1, -1)], dim=0)
        # 输出预测结果
        print('Prediction {}: {:.2f} diff:({:.2f})'.format(i + 1, pred.item(), diff))

还请提供一下数据和源代码

该回答引用ChatGPT4与博主@晓码自在合作编写：

根据你提供的信息,这似乎是LSTM模型在训练过程中过早止步导致的预测结果不准确。有几个可能的原因:

1.学习率设置过大。如果学习率过大,模型的参数更新幅度会很大,容易导致Loss震荡甚至发散,触发early stopping。你可以尝试减小学习率,例如从1e-3降到5e-4。

2.批大小设置过小。如果批大小过小,每个batch的样本变化会很大,导致Loss变化不稳定,易触发early stopping。你可以考虑增加批大小,例如从32增加到128。
3.early stopping条件设置过宽松。如果early stopping的patience值设置过小,模型很容易就停止训练。你可以增加patience值,例如从3增加到10,给模型更多的机会去学习。
4.激活函数选择不当。如果选择的激活函数导致模型 Loss surfaced,也会触发early stopping。你可以尝试替换为其他激活函数,如ReLU等。
5.输入输出编码方式影响模型学习。如果输入输出的编码方式让模型难以学习到有效特征,会导致Loss不稳定。你可以尝试不同的编码方式,如one-hot,离散化等。

我的建议是:

1. 减小学习率,增大批大小和patience值

python
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=5e-4)  # 减小学习率
batch_size = 128   # 增大批大小 
patience = 10     # 增大patience

2. 尝试不同的激活函数,如ReLU

python
model.add(torch.nn.ReLU())

3. 尝试不同的输入输出编码方式

4. 重启训练,并观察Loss变化情况。如果Loss能稳定下降,模型就能正常训练。

根据你提供的代码，我看到你的模型是一个简单的单层LSTM结构，输入序列长度为5，输出序列长度为1。在训练过程中，你使用了MSE损失函数和Adam优化器。

关于你提到的损失不变的问题，可能有以下几个原因：

学习率过小或过大。如果学习率太小，模型可能会收敛得非常慢，导致训练过程中损失不变。如果学习率太大，模型可能会出现不稳定的震荡，也会导致损失不变。你可以尝试调整学习率，找到最优的学习率。

训练集和测试集的分布不一致。如果训练集和测试集的分布不一致，模型可能会过拟合训练集，而泛化能力不足，导致测试集上的损失不变。你可以检查一下训练集和测试集的分布是否一致。

模型过于简单或过于复杂。如果模型过于简单，可能无法拟合数据，导致损失不变。如果模型过于复杂，可能会导致过拟合，也会导致测试集上的损失不变。你可以尝试调整模型的复杂度，找到最优的模型。

针对你的代码，我看到你的模型只有一个LSTM层，可能过于简单，你可以尝试增加LSTM层数或增加LSTM的隐藏单元数来增加模型的复杂度。另外，在训练过程中，你可以尝试逐步降低学习率，以便更好地探索损失函数的最小值。最后，也可以尝试使用其他的优化器、损失函数或正则化方法来提高模型的性能。