# 定义模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(3, 10) self.fc2 = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = torch.relu(x) x = self.fc2(x) return x net = Net() torch.manual_seed(0) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.009) ''' 限定预测输出值不得大于5.0（注意） ''' # 训练模型 for epoch in range(3600): optimizer.zero_grad() outputs = net(X_train) loss = criterion(outputs, y_train) loss.backward() optimizer.step() print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 50, loss.item()))怎样设置模型最终过的输出值不大于5

要限定模型最终的输出值不大于5，可以在模型的输出层后添加一个激活函数，并将激活函数的输出值限制在(0,5)的范围内。

具体实现时，可以在`forward`函数的最后一层添加一个`torch.clamp`函数来实现。`torch.clamp`函数可以将张量的值限制在一个特定的范围内。在这里，需要将输出值限制在(0,5)的范围内。

示例代码如下：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(3, 10) 
        self.fc2 = nn.Linear(10, 1)
        
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        x = torch.clamp(x, 0, 5)  # 将输出值限制在(0,5)的范围内
        return x

net = Net()
torch.manual_seed(0)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.009)

# 训练模型
for epoch in range(3600):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = net(X_train)
    loss = criterion(outputs, y_train)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 3600, loss.item()))

# 将模型的输出值限制在(0,5)的范围内
with torch.no_grad():
    for param in net.parameters():
        param.clamp_(0, 5)

在以上示例代码中，`torch.clamp(x, 0, 5)`表示将张量x中的值限制在0和5之间，如果值小于0，则变为0；如果值大于5，则变为5。在训练模型完成之后，使用`with torch.no_grad()`上下文管理器来禁用梯度计算，然后将模型的参数限制在(0,5)的范围内，从而实现限制模型输出值不大于5的目的。