在jupyter notebook中 以下代码是实现了什么功能 帮我用汉语详细注释import utilsimport numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflowkeras import layersfrom tensorflowkeraslayers import Input Den

这段代码实现了一个基于变分自编码器（VAE）和回归模型的故障预测模型。代码包括以下步骤：

1. 导入必要的库和数据集
2. 进行数据预处理，包括选择需要使用的传感器、设置窗口长度、平滑强度和最大剩余寿命等参数，并使用utils.get_data函数获取数据
3. 定义模型参数，包括时间步数、输入维度、中间维度、批处理大小、潜在维度和训练轮数等
4. 定义采样类Sampling，用于从潜在空间中采样
5. 定义编码器模型，包括输入层、掩蔽层、双向LSTM层和VAE Z层，并输出mu、sigma和z
6. 定义回归模型，包括输入层、中间层和输出层，并输出预测结果
7. 定义解码器模型，包括输入层、重复向量层、双向LSTM层和解码层，并输出重构结果
8. 定义RVE类，继承keras.Model，包括编码器、回归器和解码器等，并定义训练和测试步骤
9. 定义LRFinder类，用于寻找最佳学习率
10. 使用LRFinder类寻找最佳学习率，并绘制损失曲线
11. 训练模型，并使用utils.viz_latent_space函数绘制潜在空间可视化图像
12. 进行预测并评估模型性能