解释： Implicit dimension choice for softmax has been deprecated. Change the call to include dim=X as an argument. out = self.sf(out)

这是一个警告信息，意思是在使用 softmax 函数时，隐式地选择维度已经被弃用了。现在需要在函数调用中明确指定维度参数 dim=X。在你的代码中，out 是输入张量，self.sf 是一个 softmax 函数的调用。为了消除警告，你需要修改代码为 out = self.sf(out, dim=X)，其中 X 是要进行 softmax 的维度。

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C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\torchnumber.py:93: UserWarning: Implicit dimension choice for softmax has been deprecated. Change the call to include dim=X as an argument. x = nn.functional.softmax(x) C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:536: UserWarning: Using a target size (torch.Size([1599])) that is different to the input size (torch.Size([1599, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction)

这个警告包含了两个部分：

1. 针对 `nn.functional.softmax` 函数的警告，它表示 `softmax` 函数现在需要指定 `dim` 参数，以明确对哪个维度进行计算。你可以在 `softmax` 函数中添加 `dim=1` 参数，表示对每一行进行计算。修改后的代码如下：

x = nn.functional.softmax(x, dim=1)

2. 针对损失函数 `F.mse_loss` 的警告，它表示你的模型输出的尺寸与标签的尺寸不匹配。在你的代码中，模型的输出是一个形状为 `[batch_size, 1]` 的张量，而标签是一个形状为 `[batch_size]` 的张量。这会导致在计算损失时进行广播，可能会得到错误的结果。为了解决这个问题，你需要将标签的形状改为 `[batch_size, 1]`。你可以使用 `torch.unsqueeze` 函数来添加一个额外的维度，将标签的形状从 `[batch_size]` 改为 `[batch_size, 1]`。修改后的代码如下：

train_y = train_y.unsqueeze(1)

修改完成后的代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd

class Wine_net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Wine_net, self).__init__()
        self.ln1=nn.LayerNorm(11)
        self.fc1=nn.Linear(11,22)
        self.fc2=nn.Linear(22,44)
        self.fc3=nn.Linear(44,1)
        
    def forward(self,x):
        x=self.ln1(x)
        x=self.fc1(x)
        x=nn.functional.relu(x)
        x=self.fc2(x)
        x=nn.functional.relu(x)
        x = self.fc3(x)
        x = nn.functional.softmax(x, dim=1)
        return x

# 读取数据
df = pd.read_csv('winequality.csv')
df1=df.drop('quality',axis=1)
df2=df['quality']
train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32)
train_y=torch.tensor(df2.values,dtype=torch.float32).unsqueeze(1)

# 定义模型、损失函数和优化器
model=Wine_net()
loss_fn=nn.MSELoss()
optimizer =torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    # 前向传播
    y_pred = model(train_x)
    
    # 计算损失
    loss = loss_fn(y_pred, train_y)
    
    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

希望能够帮到你！

接着分析 (result (type_ident (component id='Bool' bind=Swift.(file).Bool))) (brace_stmt range=[re.swift:1:59 - line:14:1] (pattern_binding_decl range=[re.swift:2:5 - line:2:33] (pattern_named type='[UInt8]' 'b') Original init: (call_expr type='[UInt8]' location=re.swift:2:19 range=[re.swift:2:13 - line:2:33] nothrow (constructor_ref_call_expr type='(String.UTF8View) -> [UInt8]' location=re.swift:2:19 range=[re.swift:2:13 - line:2:19] nothrow (declref_expr implicit type='(Array<UInt8>.Type) -> (String.UTF8View) -> Array<UInt8>' location=re.swift:2:19 range=[re.swift:2:19 - line:2:19] decl=Swift.(file).Array extension.init(_:) [with (substitution_map generic_signature=<Element, S where Element == S.Element, S : Sequence> (substitution Element -> UInt8) (substitution S -> String.UTF8View))] function_ref=single) (argument_list implicit (argument (type_expr type='[UInt8].Type' location=re.swift:2:13 range=[re.swift:2:13 - line:2:19] typerepr='[UInt8]')) )) (argument_list (argument (member_ref_expr type='String.UTF8View' location=re.swift:2:29 range=[re.swift:2:21 - line:2:29] decl=Swift.(file).String extension.utf8 (declref_expr type='String' location=re.swift:2:21 range=[re.swift:2:21 - line:2:21] decl=re.(file).check(_:_:).encoded@re.swift:1:14 function_ref=unapplied))) )) Processed init: (call_expr type='[UInt8]' location=re.swift:2:19 range=[re.swift:2:13 - line:2:33] nothrow (constructor_ref_call_expr type='(String.UTF8View) -> [UInt8]' location=re.swift:2:19 range=[re.swift:2:13 - line:2:19] nothrow (declref_expr implicit type='(Array<UInt8>.Type) -> (String.UTF8View) -> Array<UInt8>' location=re.swift:2:19 range=[re.swift:2:19 - line:2:19] decl=Swift.(file).Array extension.init(_:) [with (substitution_map generic_signature=<Element, S where Element == S.Element, S : Sequence> (substitution Element -> UInt8) (substitution S -> String.UTF8View))] function_ref=single) (argument_list implicit (argument (type_expr type='[UInt8].Type' location=re.swift:2:13 range=[re.swift:2:13 - line:2:19] typerepr='[UInt8]')) )) (argument_list (argument (member_ref_expr type='String.UTF8View' location=re.swift:2:29 range=[re.swift:2:21 - line:2:29] decl=Swift.(file).String extension.utf8 (declref_expr type='String' location=re.swift:2:21 range=[re.swift:2:21 - line:2:21] decl=re.(file).check(_:_:).encoded@re.swift:1:14 function_ref=unapplied))) ))) (var_decl range=[re.swift:2:9 - line:2:9] "b" type='[UInt8]' interface type='[UInt8]' access=private readImpl=stored writeImpl=stored readWriteImpl=stored)

这段代码是函数 `check` 中的返回语句，描述了该函数的返回类型和返回值。具体来说，代码中包含以下信息：

- 函数的返回值类型为 `Bool`；
- 函数的返回值是一个代码块，其中包含了一个变量声明和一个表达式；
- 变量声明的名字为 `b`，类型为 `[UInt8]`，即无符号8位整数的数组；
- 表达式是一个 `call_expr`，用于构造一个 `[UInt8]` 类型的数组。该表达式的参数是一个 `String.UTF8View` 类型的值，表示将 `encoded` 字符串转换为 UTF-8 编码后的字节序列。

这段代码的作用是将 `encoded` 字符串转换为一个无符号8位整数的数组，并将其赋值给变量 `b`，然后返回一个 `Bool` 类型的值。根据函数名 `check` 和参数名 `keyValue` 可以猜测，该函数可能是用于验证字符串是否满足某些特定的加密算法的要求。