基于PyTorch的LSTM模型用于工业用电量预测的完整代码数据，可直接运行

工业用电量预测是一项重要的任务，它可以帮助企业有效管理并规划电力资源。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch和LSTM模型来进行工业用电量预测，并提供完整的代码和数据，以便读者能够直接运行。

首先，我们需要准备数据集。我们将使用一个包含历史工业用电量数据的CSV文件作为我们的数据集。CSV文件应具有一个包含时间戳的列和一个包含用电量值的列。我们可以使用Pandas库来读取和处理CSV文件。以下是一个示例数据集：

时间戳,用电量
2018-01-01 00:00:00,100
2018-01-01 01:00:00,150
2018-01-01 02:00:00,120
...

接下来，我们将使用PyTorch来构建LSTM模型。LSTM（长短期记忆）是一种递归神经网络（RNN）的变体，它在处理序列数据时表现出色。

首先，我们需要导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import pandas