def LSTNet(trainX1,trainX2,trainY,config): input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2])) conv1 = C

这段代码中，主要有以下几个问题： 1. 在第9行和第10行中，使用了`conv1.get_weights()`来获取第一个卷积层的权重，并将其赋值给第二个卷积层。但是，在这之前，没有对第一个卷积层进行任何训练，因此它的权重应该是随机初始化的，不能直接复制给第二个卷积层。这可能会导致模型无法收敛或者收敛到错误的结果。 2. 在第24行中，使用了`concatenate`函数来将两个多头注意力层的输出拼接在一起。但是，这里没有指定拼接的轴，因此默认使用了最后一个轴（即时间步）。这可能会导致维度不匹配的错误。 3. 在第34行中，使用了`add`函数来将多头注意力层和高速公路网络的输出相加。但是，这里没有考虑它们的维度是否匹配，可能会导致维度不匹配的错误。 4. 在第35行中，使用了`Activation('sigmoid')`来作为输出层的激活函数。但是，这里没有考虑输出的范围是否符合实际情况，可能会导致预测结果偏离真实值较远。 如果你想要修正这些问题，可以参考以下建议： 1. 在训练第一个卷积层之前，可以先将其权重赋值给第二个卷积层。这样可以保证它们的权重是相同的。具体实现可以参考以下代码： ``` conv1 = Conv1D(filters=48, kernel_size=6, strides=1, activation='relu') # for input1 conv2 = Conv1D(filters=48, kernel_size=6 , strides=1,