mae_loss = nn.L1Loss().to('cuda:0')

这是一个关于 PyTorch 深度学习框架中的损失函数的问题，我可以回答。nn.L1Loss() 是 PyTorch 中的一个损失函数，它计算预测值和真实值之间的 L1 范数差异，即绝对误差。而 mae_loss = nn.L1Loss().to('cuda:0') 则是将该损失函数移动到 GPU 上进行计算。

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if loss_function == 'MSE': loss_func = nn.MSELoss(reduction='mean')，怎么改成MAE的代码

如果你想在 PyTorch 中使用 MAE 作为损失函数，可以使用 `nn.L1Loss()`。`nn.L1Loss()` 计算的是预测值与真实值之间的绝对误差，也称为平均绝对误差（MAE）。

以下是将 MSE 损失函数改为 MAE 损失函数的代码示例：

import torch.nn as nn

if loss_function == 'MSE':
    loss_func = nn.MSELoss(reduction='mean')
elif loss_function == 'MAE':
    loss_func = nn.L1Loss(reduction='mean')

可以看到，只需要将 `nn.MSELoss()` 替换为 `nn.L1Loss()` 即可。其他的参数设置和使用方法与 MSE 损失函数相同。

# 加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.002 num_epochs=1000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE')根据这些代码续写预测代码

假设你已经训练好了神经网络模型 nn，下面是续写的预测代码：

# 预测
y_pred = nn.predict(X_test)

# 可视化预测结果和真实结果
plt.plot(y_test, label='true')
plt.plot(y_pred, label='pred')
plt.legend()

# 输出模型评估指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)
print('MAE:', mae)

以上代码中，预测结果存储在 y_pred 变量中，真实结果存储在 y_test 变量中。接着，使用 matplotlib 库可视化预测结果和真实结果的趋势。最后，使用 mean_squared_error 和 mean_absolute_error 函数计算模型的均方误差和平均绝对误差，并输出评估指标的值。