这个图是LSTM模型预测，用5天时间序列，3个特征的的数据，预测下一天值。我不太清楚在实际预测使用是怎样处理数据的，能否帮忙看看，假如我用最后一组数据5个序列3特征来预测下一天的y，如图中的1，2，3步是用获取的数据的最后5天3个特征的数据来预测下一天。第一步是截取数据，第二步是tensor格式的转化，第三步是reshape得到r 值  在最下面的图中就直接给模型预测了，这些步骤有问题吗？特别是用torch.zeros(1,seq_len,3) 是维度变换用对了吗？