用pytorch写一个输入为2输出为1用来预测股价的线性回归神经网络

非常感谢您的提问！我理解您的问题。以下是使用 PyTorch 编写一个简单的线性回归神经网络的示例代码，可以用于预测股价：

import torch
import torch.nn as nn

class LinearRegression(nn.Module):

def __init__(self, input_size, output_size):
super(LinearRegression, self).__init__()

self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)

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

input_size = 2
output_size = 1
lr_rate = 0.01
epochs = 1000
seed_val = 1234

torch.manual_seed(seed_val)

X_train = torch.tensor([[1.0, 2.0], [2.0, 4.0], [3.0, 6.0], [4.0, 8.0]], dtype=torch.float32)
y_train = torch.tensor([[3.0], [6.0], [9.0], [12.0]], dtype=torch.float32)

model = LinearRegression(input_size, output_size)

criterion = nn.MSELoss()

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr_rate)

for epoch in range(epochs):

optimizer.zero_grad()

output = model(X_train)

loss = criterion(output, y_train)

loss.backward()

optimizer.step()

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

test_input = torch.tensor([[5.0, 10.0], [6.0, 12.0]], dtype=torch.float32)

predicted_output = model(test_input)

print(predicted_output)

请注意，此代码仅仅是一个简单的示例，仅用于演示如何使用 PyTorch 编写一个线性回归神经网络。如果你要使用这个模型来进行股价预测，请谨慎考虑数据和模型的可用性及准确性。股票预测需要更复杂和深入的研究和技巧。