本文聚焦于PyTorch时空预测模型的关键组成部分，通过对五维数据的分析与模型训练模板的解析，为读者提供深入的学习体验。在models目录中，每个文件夹存储着一个完整模型代码的结构。我们的复现过程不仅参照了论文中的公式和图示，还借鉴了GitHub作者可能提供的代码。模型的输入Tensor形状被假定为(batch, sequence, channel, height, width)。我们致力于将模型内聚成小的Module，再通过组合实现复杂功能，尽管这可能导致一定的效率损失。同时，我们介绍了util文件夹中的patch方法，专门针对大尺寸数据的patch分割。在实际应用中，需要根据数据维度进行相应修改。对于四维数据，可以根据逻辑进行灵活调整。本文还提及了由我编写的TrainingTemplate和TestingTemplate，这两个模板类简化了模型训练过程，只需继承并重写必要的方法即可。最后，我们讨论了content_tree文件夹，其中包含生成项目目录树的方法，有助于更清晰地展示项目结构。