pytorch 读取xlsx数据集，并且对于预测输出可自己调节

要读取Excel文件，可以使用Python的pandas库。以下是一个读取xlsx文件的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 打印数据集
print(df.head())

其中，`read_excel()`函数用于读取Excel文件，参数为Excel文件的路径。读取后，可以使用`head()`函数查看数据集的前几行。

要对预测输出进行自己的调节，可以使用PyTorch框架来实现。首先，需要定义一个模型，然后训练模型，在训练过程中可以调整模型的输出。

以下是一个简单的线性回归模型的示例代码，用于预测数据集中的`y`值：

import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 定义模型
class LinearRegression(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        return out

# 定义训练函数
def train(model, x, y, optimizer, criterion):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(x)
    loss = criterion(outputs, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    return loss.item()

# 定义数据集
x = torch.tensor(df['x'].values, dtype=torch.float32).reshape(-1, 1)
y = torch.tensor(df['y'].values, dtype=torch.float32).reshape(-1, 1)

# 定义模型、损失函数和优化器
model = LinearRegression()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    loss = train(model, x, y, optimizer, criterion)
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss))

# 预测输出
with torch.no_grad():
    predicted = model(x).detach().numpy()
    print(predicted)

其中，`LinearRegression()`定义了一个线性回归模型，`train()`定义了训练函数，`x`和`y`为数据集中的自变量和因变量，`criterion`为损失函数，`optimizer`为优化器。

在训练过程中，可以调整模型的输出，比如添加一个`sigmoid`函数：

class LinearRegression(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        out = torch.sigmoid(out)
        return out

这样，模型的输出就会经过一个`sigmoid`函数的调节。