這個圖是LSTM模型預測，用5天時間序列，3個特征的的數據，預測下一天值。我不太清楚在實際預測使用是怎樣處理數據的，能否幫忙看看，假如我用最后一組數據5個序列3特征來預測下一天的y，如圖中的1，2，3步是用獲取的數據的最后5天3個特征的數據來預測下一天。第一步是截取數據，第二步是tensor格式的轉化，第三步是reshape得到r 值? 在最下面的圖中就直接給模型預測了，這些步驟有問題嗎？特別是用torch.zeros(1,seq_len,3) 是維度變換用對了嗎？