预测模型 pytorch

好的，您的问题是预测模型 pytorch。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它有以下特点：
- 类似于NumPy，但可以使用GPU
- 动态计算图
- 深度学习框架

在PyTorch中，可以使用torch.nn模块来构建神经网络模型。常见的预测模型包括线性回归、逻辑回归、多层感知机等。

例如，以下是一个简单的线性回归模型：

import torch
import torch.nn as nn

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

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

# 实例化模型
input_dim = 1
output_dim = 1
model = LinearRegression(input_dim, output_dim)

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

# 训练模型
num_epochs = 1000
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    inputs = torch.from_numpy(x_train).float()
    labels = torch.from_numpy(y_train).float()
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 打印日志
    if (epoch+1) % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 测试模型
with torch.no_grad():
    inputs = torch.from_numpy(x_test).float()
    outputs = model(inputs)
    predicted = outputs.detach().numpy()
    print('Predicted Values:', predicted)