pytorch写model.fit()函数的代码

这是一个比较广泛的问题，因为代码实现的细节因项目而异。下面是一个示例代码，可以帮助你理解 pytorch 中 model.fit() 函数的实现过程：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 假设我们有一个自定义的神经网络类
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        
        # 假设这个网络有两层全连接层，每一层有三个节点，最后的输出层有两个节点
        self.fc1 = nn.Linear(3, 3)
        self.fc2 = nn.Linear(3, 2)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        
        return x

# 假设我们的输入数据是三维张量，每一维有两项
inputs = torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.], [5., 6.]])

# 假设我们的目标输出是二维张量，每一维有一项
targets = torch.tensor([[0.5, 0.1], [0.8, 0.2], [0.2, 0.9]])

# 创建一个网络实例和一个优化器实例
net = Net()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 定义损失函数为均方误差
loss_fn = nn.MSELoss()

# 开始训练过程
for epoch in range(1000):  # 训练 1000 个 epoch
    # 重置梯度
    optimizer.zero_grad()
    
    # 前向传播得到预测值
    preds = net(inputs)
    
    # 计算损失
    loss = loss_fn(preds, targets)
    
    # 反向传播计算梯度
    loss.backward()
    
    # 更新参数
    optimizer.step()
    
    # 每 100 个 epoch 输出一次状态
    if epoch % 100 == 99:
        print(f"Epoch {epoch+1}, Loss {loss.item():.3f}")

这是一个简化的实现，但是它演示了 pytorch 中如何利用 model.fit() 的思路进行模型训练。在这个例子中，我们使用了自定义的神经网络类 `Net`，定义了输入和目标输出数据，并创建了一个优化器实例 `optimizer`。我们定义了损失函数为均方误差，然后在每个 epoch 中进行训练。在每个 epoch 中，我们先将梯度重置为零，然后前向传播计算预测值，接着计算损失并反向传播计算梯度，最后更新网络的参数。最后，我们在每 100 个 epoch 输出一次状态。