LSTM模型参数解释

其中，input_size(输入张量x的维度)=6，hidden_size(隐藏层的维度， 隐藏层的神经元个数)=6，num_layer(隐藏层层数)=2

train loss与test loss结果分析：

train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;

train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;

train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;

train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目;

train loss 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题。